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训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
DockerFile构建镜像（可选） 本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
构建batch时，一个prefill块和其余槽位用decode填充，降低仅decode组batch的成本。 其优势主要包括： 提升效率：通过合理组合长短prompt，保持模型高吞吐量运行。 增强一致性：统一前向传递大小，降低延迟波动，使生成频率更稳定。 降低时延：通过平衡prefill和decode的计
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量，能够显著提升生成效率。 Eagle训练了一个单层模型，使用input token和基模型推理出的hidden-state作为输入，输出hidden-state。然后根据这个输出的hidden-state使用基模型的原始LL
ODE_RANK”，使得ranktable路由规划生效。训练启动脚本（xxxx_train.sh）示例如下。其中“MASTER_ADDR”和“NODE_RANK”必须保持该赋值。 #!/bin/bash # MASTER_ADDR MASTER_ADDR="${MA_VJ_NA
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ 父主题：
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ 父主题：
LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed的核心思想是在单个GPU
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
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