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scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-
-i "software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。
json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子，则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch.common import seed_all
unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4.3_unfiltered_cleaned_split.json 如果使用其他数据集，需要先执行步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选）转换数据集格式为sharegpt格式。 执行如下脚本将sharegpt格式数据生成为训练data数据集。
unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4.3_unfiltered_cleaned_split.json 如果使用其他数据集，需要先执行步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选）转换数据集格式为sharegpt格式。 执行如下脚本将sharegpt格式数据生成为训练data数据集。
unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4.3_unfiltered_cleaned_split.json 如果使用其他数据集，需要先执行步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选）转换数据集格式为sharegpt格式。 执行如下脚本将sharegpt格式数据生成为训练data数据集。
grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
env”启动训练。由于训练作业运行时不是shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的 “conda env”，需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda
登录ModelArts控制台，进入“开发空间>Notebook”，单击“创建”，进入创建Notebook页面。“公共镜像”选择“MindSpore”的，其他参数默认。具体操作请参考创建Notebook实例。 创建完成后Notebook的状态为“运行中”，单击“操作列”的“打开”，自动进入Jup
grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
oint。 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。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日
的OBS路径下。 1 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 公共资源池 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 xxx 计算节点个数 当计算节点个数大
profile、dynamic_profile等多种采集方式。任意torch_npu版本均支持torch_npu.profiler.profile方式，而其他采集方式则要求特定版本的torch_npu（2024年0630之后版本）。推荐升级torch_npu后使用dynamic_profile方
oint。 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。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日
oint。 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。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日
oint。 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。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日
可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图4 SimDeduplication效果图 表1 高级参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 simlarity_threshold
卡死。 取值范围：10~720 单位：分钟 默认值：30 “30” 如何查看训练环境变量 在创建训练作业时，“启动命令”输入为“env”，其他参数保持不变。 当训练作业执行完成后，在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志 父主题： 管理模型训练作业
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