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"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
下载完成后，需要修改权重文件中config.json文件，把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二：将FP8权重转换为BF16权重 介绍如何将FP8权重转换为BF16的权重，具体操作步骤如下。 下载FP8的权重，下载地址如下。建议在每台Server机器上创建${path-to-
LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
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其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main
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训练作业”页面单击目标作业，在日志页签查看详情。 添加数据集 选择存放训练数据集的OBS路径，必须选择到文件。单次上传本地文件到OBS的总大小不能超过5GB，详情请参见如何上传超过5GB的大对象。 说明： 数据集必须满足要求（请参见约束限制），否则调优会失败。 超参设置 数据条数 输入数据集中的总数据条数。 迭代轮次/Epoch
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duler访问P、D实例时走不必要的网关。 前提条件 已完成推理环境镜像制作，具体参见准备推理环境。 步骤一：生成ranktable 介绍如何生成ranktable，以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量
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