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在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。 三、网络代理设置 如果用户使用的网络有代理设置要求，请检查代理配置是否正确。也可以使用手机热点网络连接进行测试排查。 检查代理配置是否正确。 图2 PyCharm网络代理设置 四、AK/SK不正确 获取到的AK/SK信息
'*.zip') unzip_data_path = os.path.join(TEMP_CACHE_PATH, 'unzip') #也可以采用zipfile等Python包来做解压 os.system('unzip '+ zip_data_path + ' -d ' + unzip_data_path)
#输入python并回车，进入python环境 python 然后参考文件传输进行OBS传输操作。 下载Notebook中的文件至本地 在Notebook中开发的文件，可以下载至本地。在本地IDE的Project目录下的Notebook2.0工程单击右键，单击“Download...”将文件下载到本地。 图2
如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 图2 eagle config文件 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
--workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。
对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回，与响应消息头中Cont
使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 Controlnet训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件
model_name="tensorflow_mlp_mnist_local_infer") 本地模型创建好后，可部署为本地服务。 本地模型创建完，可以调用接口发布模型。 1 model.publish_model(obs_location=obs_location) 指定参数“obs_
（ blocksize，系统默认 4096B。总共有三种大小：1024B、2048B、4096B） 创建文件越快，越容易触发。 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。
通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到LD_LIBRAR
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下，该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间，如果需要存储数据集、模型等大型文件，建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。
问题2：访问容器目录时提示Permission denied 由于在容器中没有相应目录的权限，会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开，执行命令如下。 chmod 777 -R ${dir} 问题3：训练过程报错：ImportError: This
908版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件
创建文件越快，越容易触发（机制大概是：有一个缓存，这块大小和上面的1和2有关，目录下文件数量比较大时会启动，使用方式是边用边释放） 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。
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