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集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧
为“运行中”后，再次执行远程连接。 执行如下命令排查本地网络是否可以访问。 curl -kv <ssh域名>:<ssh端口> 如果端口不通，请检查本地网络。 如果问题还未解决，请联系技术支持。 图1 检查端口是否可以访问 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为
如“按标签导入”：系统将自动获取此数据集的标签，您可以单击“添加标签”添加相应的标签。此字段为可选字段，您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 图1 导入数据集-OBS 导入成功后，数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面，单击数据集的名称，查看详细数据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。
自动学习项目中，数据来源为数据集中输入位置对应的OBS目录，当目录下的数据无法满足现有业务时，您可以在ModelArts自动学习页面中，添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下，可单击页面左上角的“添加数据”，您可以在弹出对话框中，选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
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添加新用户”完成用户添加。 单击“查看使用用户”会跳转到“申请管理 > 资产申请审核”页面，可以查看当前支持使用该模型的用户列表。 管理用户可用资产的权限。 模型发布成功后，模型所有者可以管理资产的用户申请 。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
解决方法：降低transformers版本到4.42：pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录，并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断性能是否满足要求，如果不满足可以进行性能调优。 import time start_time = time
操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”，可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠
PU两种。您可以使用免费规格，端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力，在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例，打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例，可以直接通过Run
通过OBS上传的音频数据添加到ModelArts。 删除音频：您可以依次单击选中音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频进行删除操作。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。 修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。 基于音频修改 在数
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