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断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
SFT全参微调超参配置 本章节介绍SFT全参微调前的超参配置，可以根据实际需要修改。 SFT全参微调脚本baichuan2.sh，存放在6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/baichuan2目录下。可以根据实际需要修改超参配置。
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时，出现如下报错： [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
在Lite Cluster资源池上使用Ascend FaultDiag工具完成日志诊断 场景描述 本文档介绍了在ModelArts Lite环境下使用Ascend FaultDiag工具进行日志诊断的过程，包括日志采集、日志清洗、故障诊断三个步骤。 日志数据以节点为单位进行采集，
预训练任务 配置预训练脚本qwen.sh中的超参，并执行预训练任务。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 预训练超参配置 预训练脚本qwen.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_trai
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试相同）。 创建多机多卡训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。
ECS中构建新镜像（可选） 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景，以下主要介绍两种场景： "error_msg":
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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