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OBS中的文件设置了加密。请前往OBS控制台查看，确保该文件未加密。 OBS桶和Notebook不在同一个区域。请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，不支持跨站点访问OBS桶。例如：都在华北-北京四站点。具体操作请参见如何查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。
自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？ 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径） 也可在搜索引擎寻找
Initialize the distributed environment. """ os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' os.environ['MASTER_PORT'] = '29500' dist.init
原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后，modelarts-os会向节点添加准入污点，进行节点准入，而因为集群volcano没有污点容忍，且集群内只有一个节点，导致volcano无法启动，进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。
write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf" 父主题： 训练脚本说明
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网
志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 5000 指定模型训练
协商阶段出现“RuntimeError：Socket Timeout”错误时，可以通过增加如下环境变量再次创建训练作业以查看torchrun初始化阶段的详细信息，进一步排查问题。 LOGLEVEL=INFO TORCH_CPP_LOG_LEVEL=INFO TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf") 父主题： 训练脚本说明
MLNX_OFED_LINUX-5.4-3.1.0.0。 CUDA版本需要参考专属资源池的GPU驱动版本，自主进行适配，GPU驱动版本可在专属资源池详情页面查看。 父主题： Standard镜像相关
llama2-13b/saved_models/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
--prefix /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env python=3.7.10 -y 查看现有的conda虚拟环境，此时可能出现新创建的虚拟环境的名称为空的情况。 # shell conda env list # conda environments:
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aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
“策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服务并选中，“操作”中查找只读操作“sfsturbo:shares:showShareNic”、“sfsturbo:shares:listShareNics”并选中，查找写操作“sfsturbo:shares:addShareNic”、
'/cache/hdf_tmp' file_name = os.path.basename(path_or_buf) mox.file.make_dirs(tmp_dir) local_file = os.path.join(tmp_dir, file_name)
SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。 模型的configuration包含了构建模型所需的所有信息的对象，需要尽可能完整。 from galleryformers import PretrainedConfig from typing import
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