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steps=[label_step, release_data_step, training_step, model_step, service_step], policy=wf.policy.Policy( scenes=[ wf
采样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认 samples Array of strings 导出的样本ID列表。 search_conditions Array of SearchCondition objects 导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。
cendSpeed/processed_for_input/llama2-13b/data/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
国际化语种的描述信息。 表11 policies 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索配置。 表12 auto_search 参数 参数类型 描述 skip_search_params String 需要排除的超参组合。 reward_attrs
表16 advanced_config 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索策略。 表17 auto_search 参数 参数类型 描述 skip_search_params String 需要排除的超参组合。 reward_attrs
表31 advanced_config 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索策略。 表32 auto_search 参数 参数类型 描述 skip_search_params String 需要排除的超参组合。 reward_attrs
txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 notebook中进行测试： cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量
D:\ma_cli-latest-py3-none-any.whl -noverify > ./test 本示例以软件包在D:\举例，请根据软件包实际路径修改。 Step3：安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --version，确认环境已经安装完成Python。（Python版本需大于3
not found in your environment: flash_attn 根因：昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施：修改dynamic_module_utils.py文件，将180-184行代码注释掉 vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上
[ModelArts Service Log]2021-01-21 11:35:42,178 - file_io.py[line:658] - ERROR: stat:503 errorCode:None errorMessage:None reason:Service Unavailable
像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量
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