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Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。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。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
端口有问题，请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750，不是该权限，请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750，不是该权限请修改。
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称，在创建数据集时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，数
re”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JupyterLab界面，打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像 首先配置鉴权信息，指定profile，根据提示输
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM
oken和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。 客户端仍返回报错Response payload
想要使同一个工作流同时运行多次，可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”，选择“复制”，出现复制Workflow弹窗，新名称会自动生成（生成规则：原工作流名称 + '_copy'）。 用户也可以自行修改新工作流名称，但会有校验规则验证新名称是否符合要求。 新的Work
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
息。 否 dict auto_sync_dataset 标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下： true：标注任务的标注结果自动同步至数据集（默认值） false：标注任务的标注结果不自动同步至数据集 否 bool content_labeling 语音分割标注任务是否开启内容标注，默认开启。
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