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不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
│╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ 具体支持如下使用场景： 上传单个文件 上传多个文件 上传单个文件到指定仓库目录 上传整个文件夹 准备工作 获取“repo_id”和待上传的文件名。
model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys))
result = fast_gelu_module(input_data) torch_npu.npu_rms_norm 输入数据dtype仅支持float16、bfloat16、float。 torch原生代码示例如下： import torch class TorchRMSNorm(torch
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.AlgorithmParam
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A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
Ascend-Powered-Engine框架支持多种启动方式来启动“启动文件”，默认是基于“RANK_TABLE_FILE”启动，也可以通过配置“MA_RUN_METHOD”环境变量使用其他方式来启动。MA_RUN_METHOD环境变量支持torchrun和msrun。 当“MA_
Integer 指定要查询页的索引，默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式，默认是根据引擎查找“engine”，目前支持的排序还有模型名称“model_name”，“model_precision”模型用途“model_usage”，模型精度描述“model
Arts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
llel（DP） 和Distributed Data Parallel （DDP）。torch_npu环境下针对DDP场景的多卡训练有提供支持，具体请参见迁移单卡脚本为多卡脚本。此外，针对deepspeed环境，昇腾有专门的适配环境deepspeed-npu。在此提供一种基于de
Arts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址
Arts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel
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