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NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令。 MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
排查密钥是否是和实例绑定的一致。 停止实例，进入实例详情页。 更新密钥：单击“认证”旁边的编辑按钮，然后单击“立即创建”创建并选择新密钥。 重新使用VS Code连接实例，选择新创建的密钥。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
-s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 #
he”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse.ArgumentParser()
自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。
rnetes.io/serviceaccount 是 / 训练任务 表2 训练任务挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache
非错误。 为了更好地了解这种计算差异，并且能够正确区分正常计算差异和引起模型精度问题的异常差异，本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤，方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁移到昇腾AI处理器
在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时，加入sleep。比如每解压1w个文件，就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘，数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。 CPU过载 减少线程数。 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：
传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为
参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
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