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训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在
docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。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。
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在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹
以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下：
OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 出现该问题的可能原因如下 pip源中的pip包更新了，之前能跑通的代码，在包更新之后产生了不兼容的情况，例如transformers包，导致import的时候出现了错误。 用户代码问题，出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致，建议先尝试
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input
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