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示例： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能
先修改以下命令中的参数，再复制执行 示例： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看
管理工作空间配额 工作空间创建成功后，可以查看配额信息或修改配额值。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。
系统将逐步创建好前面设置的2个用户。 父主题： 配置ModelArts基本使用权限
同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能，当前账号至少拥有一个团队。
预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。
例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看
图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编写有误，可以通过查看服务运行日志，定位具体原因进行修复。
查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 性能结果 LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下： 父主题： 训练benchmark工具
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。 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。
输出转换后权重文件保存路径： 权重转换完成后，在 /home/ma-user/ws/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。
专属资源池创建成功后，可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符，可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。
", "MA_EXTRA_TORCHRUN_PARAMS": "--rdzv_conf=timeout=7200" } 如果在torchrun初始化分布式一致性协商阶段出现“RuntimeError：Socket Timeout”错误时，可以通过增加如下环境变量再次创建训练作业以查看
单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，如果指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下
GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256; listen 0.0.0.0:8080 ssl; error_page 502 503 /503.html; location /503.html { return
资源池驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。
执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
sudo docker push swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 图2 上传镜像 完成镜像上传后，在“容器镜像服务控制台>我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。
/tensorflow_1_15:tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 镜像构建时间：20220524162601(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本
获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 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。
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