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练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_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。
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_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
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_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
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_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。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_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
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项，模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”，则资产发布后，在模型页签上会显示该“英文名称”。
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
objects 资源标签，非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置，非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置，比如设置节点dockerSize："extendParams": {"dockerBaseSize":
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
atch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
--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 :
运行过程中，ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数，朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值，通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值
--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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