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ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
Lab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式，请新打开一个.ipynb文件，执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。
去掉模型文件目录下存在dockerfile文件。 图2 构建日志：dockerfile文件目录有问题 pip软件包版本不匹配，需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错：“exec /usr/bin/sh: exec format error”。
ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错 问题现象 ModelArts训练作业无法解析参数，遇到如下报错，导致无法正常运行： error: unrecognized arguments: --data_url=xxx://xxx/xxx error: unrecognized
npuDriver：NPU驱动 gpuDriver：GPU驱动 ccePlugin：CCE插件 helm：Helm模板 icAgent：ICAgent工具 description String 插件模板描述。 versions Map<String,PluginTemplateVersion> 插件模板版本描述信息。
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 代码包中适配的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
ProcessorDataSource object 数据来源，与inputs二选一。数据源路径不支持设置为KMS加密桶中的OBS路径。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 inputs 否 Array of ProcessorDataSource
String API的认证方式。枚举值如下： NONE：无认证 APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
如果当前环境未安装OpenSSH，请下载并安装OpenSSH。 当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤： 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD，在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下，执行以下命令：
将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe"
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
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镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： Standard Notebook
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
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