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sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造，DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ###
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}（例如使用SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo/）
称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。 表2
称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
0.5.3 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 注：若构建镜像时报错pip超时，可在Dockerfile中添加如下命令设置pip源 RUN pip config set global.index-url https://xxx/simple RUN pip config
中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：表示不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时，默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。 subscription_id String 模型订阅ID。
是否使用昇腾 （CANN版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 1.15 是 （CANN 5.1） swr.{region-id}.{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2
装完成后需要看是否加载到内核，通过执行“lsmod | grep peer”查看是否加载。 如果git clone拉不下来代码，可能需要先设置下git的配置： git config --global core.compression -1 export GIT_SSL_NO_VERIFY=1
if not os.path.exists(filepath): filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(SOURCE_URL + filename, filepath) statinfo = os
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services Array of ListServices objects
2-11B-Vision-Instruct权重路径 # 指定dataset参数为步骤七：数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称：coco2014_train_40k_demo # 修改custom_dataset_info参数路径为${containe
site-packages\pip (python *.*) 在Windows环境中，如果提示“不是内部或外部命令”，请您在“环境变量”中设置“Path”，增加Python和pip的安装路径，具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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