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field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理： 校验csv文件，将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行，参考如下： import pandas as pd pd.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)
任务时打开了“消息通知”，该功能依赖SMN委托授权，但只有训练任务运行过程中，真正需要发送消息时，系统才会“出错”，而有些错误系统会选择“忽略”，另一些错误则可能导致任务直接失败。当您做深入的“权限最小化”限制时，请确保您在ModelArts上将要执行的操作仍旧有足够的权限。 严格授权模式
/home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 通过增加nginx代理，支持https协议。 协议转换为https之后，对外暴露的端口从tfserving的8501变为8080。 Dockerfile中执行如下命令完成nginx的安装和配置。
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 说明： 为确保训练模型的精度，建议将训练集比例设置为0.8或者0
执行微调训练任务 Step1 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、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
指令监督微调训练任务 Step1 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、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
glm4-9b，参考glm4-9b模型修改文件内容。 qwen2_vl系列，数据集为多模态数据集，若前面步骤已配置请忽略。具体配置如下： 数据集dataset配置： dataset: mllm_demo,identity 否，忽略此步骤，执行下一步。 如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 步骤三 启动训练脚本
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x
Data"。 否 str train_evaluate_sample_ratio 训练-验证集比例，默认值为"1.00"。取值范围为0-1.00， 例如"0.8"表示训练集比例为80%，验证集比例为20%。 否 str或者Placeholder clear_hard_property
自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 如果是部署SD WebUI推理服务，调用地址后需添加"/"。如：“https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42/”。
dpkg -l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager，验证CUDA成功。 处理方法 查看nvidia-fabricmanager的版本，若nvidia-fabricmanager版本与当前NVID
ratio_sample_usage 否 Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值） sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G以下）的文件内容，只要在36分钟内保存完成，就不会报超时错误。 2. 忽略该报错，因为报错不影响实际报错的权重。 父主题： 常见错误原因和解决方法
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。
SFT全参微调训练任务 Step1 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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