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方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k":
p4(需申请)/modelarts.vm.ai1.a310(需申请)，需申请权限才能使用的规格请在华为云创建工单，由ModelArts运维工程师添加权限。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数，当前限制最大实例数为128，如需使用更多的实例数，需提交工单申请。
e/run_mpi.sh python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/mpi-verification.py 环境变量：添加“MY_SSHD_PORT = 38888” 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU规格 计算节点个数：选择“1”或“2” 永久保存日志：打开
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
查询数据集的版本列表 功能介绍 查询指定数据集的版本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
e/run_mpi.sh python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/mpi-verification.py 环境变量：添加“MY_SSHD_PORT = 38888” 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU规格 计算节点个数：选择“1”或“2” 永久保存日志：打开
download.nvidia.com/tesla/470.182.03/NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 添加权限。 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 运行安装文件。 ./NVIDIA-Linux-x86_64-470
__.py文件和opensora/schedulers/iddpm/gaussian_diffusion.py文件复制到GPU代码目录中，添加固定随机数功能。 进行GPU单机八卡训练，生成固定训练随机数，随机数会保存在noise文件夹中。 mkdir noise_train
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
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