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将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo目录下，以下都以/mnt/sfs_turbo为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*
return_dict: Optional[bool] = None, ) return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | 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
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order_id == 1: return datetime.strptime("2024-09-01 18:30", "%Y-%m-%d %H:%M") elif order_id == 2: return datetime.strptime("2024-10-20
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
n=gQpjbi1ub3J0aC03jQ5yFSR1TfKXjeawutgyAnMranimalsNaSkeSBOKK...&Signature=GbnVBZ5JxUWhiAulUzpV9TD835Q%3D", "signed_new_source" : "https://test-obs
[tokenized_full_prompt[key]] return tokenized_full_prompt 对数据集 full_prompt 中的 user_prompt 进行 mask 操作。 MOSSMultiTurnHandler解析 MOSSMultiTurnHandler是处理微调数据集的
[tokenized_full_prompt[key]] return tokenized_full_prompt 对数据集 full_prompt 中的 user_prompt 进行 mask 操作。 MOSSMultiTurnHandler解析 MOSSMultiTurnHandler是处理微调数据集的
创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置： 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 （可选）工作空间配置 训练： 上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 多机多卡
当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超过35G，镜像层数不要超过125层，因为节点容器存储Rootfs差异（详细请参考容器引擎空间分配），可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池，可尝试在“专属资源池>弹性集群”页
当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超过35G，镜像层数不要超过125层，因为节点容器存储Rootfs差异（详细请参考容器引擎空间分配），可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池，可尝试在“专属资源池>弹性集群”页
odule_utils.py 问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api
odule_utils.py 问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api
UDP端口配置情况 影响NPU卡通信性能 Snt9B Snt9C 系统内核自动升级预警 KernelUpgradeWarning 重要 系统内核自动升级预警，旧版本：%s，新版本：%s 系统内核升级可能导致配套AI软件异常，请检查系统更新日志，避免机器重启 可能导致配套AI配套软件不可用 Snt3P
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 将数据预热到SFS Turbo 准备镜像 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
--tensor-parallel-size：并行卡数。 --gpu-memory-utilization：0~1之间的float，实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | 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
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
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