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准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员，当其信息发生变化时，可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域，选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列，单击“修改”。在弹出的对话框中，修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改，如果需要修改邮箱地址，建议先删除此成员，然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Grafana，将其开启，如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链
packages=packages) dependencies.append(dependency) 基于自定义镜像创建模型 适用于推理服务的脚本已经内置在自定义镜像中，镜像启动时会自动拉起服务的场景。 from modelarts.session import Session from modelarts
进入卖家中心”，选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家，您可以在云商店搜索、购买商品，已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI Gallery的“我的订阅”中，不会展示在AI云商店的“买家中心”中。 云商
说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 全部验收通过 { "action" : 0 } 响应示例 状态码： 200 OK { } 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。
Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。 父主题： 资源池
如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。 以下为使用EVS挂载
TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
训练作业失败，返回错误码139 问题现象 训练作业运行失败，返回错误码139，如下图所示： [Modelarts Service Log]Training end with reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。
请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主
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