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请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
“代码目录”：选择已创建的OBS代码目录路径，例如“/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-code/”（test-modelarts-xx需替换为您的OBS桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“
训练使用的开源数据集UCF101.rar，执行如下命令下载数据集并处理。数据集相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php。 mkdir datasets cd datasets wget https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101
service is https"} 部署在线服务使用的模型是从容器镜像中导入时，容器调用接口协议填写错误，会导致此错误信息。 出于安全考虑，ModelArts提供的推理请求都是https请求，从容器镜像中选择导入模型时，ModelArts允许使用的镜像提供https或http服务，但
包年/包月”的节点支持批量续费、批量开通/修改自动续费功能。 图2 节点批量操作 如下图所示，在单个节点的操作列，支持对单个节点进行删除、替换、修复、重置、重启、授权、运行作业列表、开启高可用冗余、关闭高可用冗余等操作，具体介绍请参见修复Standard专属资源池故障节点。还支持编辑资源标签操作。
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
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在本例子，结果为2,048,000）。 i = 320 * 200 * 32; AI编译器中，常量折叠是将计算图中预先可以确定输出值的节点替换成常量，并对计算图进行一些结构简化的操作，例如ADDN操作，以及在推理过程中的batch normalization操作等。 以BN折叠为例，如下表示折叠后获得的性能收益。
请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表24 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash Step3
ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ Notebook有代理。 执行env|grep proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题： Standard Notebook
//hccn.conf配置挂载 进入容器，并查看卡信息。 docker exec -it xxxxxxx bash //进入容器，xxxxxxx替换为容器id npu-smi info //查看卡信息 图13 查看卡信息 执行下述命令启动训练任务。 cd /home/ma-use
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 图3 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 在JupyterLab中新建ipynb文件
修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${command}，替换为容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yam
为4.41.2版本。 pip install transformers==4.41.2 falcon-11b，参考falcon-11B模型替换文件。 否，忽略此步骤，执行下一步。 如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 Step3 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name}
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