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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。
在创建Notebook时，默认会开启自动停止功能，在指定时间内停止运行Notebook，避免资源浪费。 只有处于“运行中”状态的Notebook，才可以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导
理配置profiling参数，确保能采集到16步的数据。 对于所有step稳定劣化的场景，避免采集第一个step的profiling即可，可以采集任意step如第15个step即可。 对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景，则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
节点操作。 高可用冗余节点 高可用冗余节点作为专属资源池内的备用节点，能够在普通节点故障时自动进行切换，可以提升资源池整体的SLA，有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行，将影响资源池的实际可
左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方的“发布”，进入发布解决方案页面。 根据界面提示填写解决方案的相关信息，单击下方的“提交”。 在解决方案列表页可以查看发布的方案信息。 父主题： 合作伙伴
权限说明请参见：策略及授权项说明； 处理方法 确认是账号欠费冻结，补交对应欠费，等待账号解冻即可； 如果是导入模型没有对应的工作权限，可以参考创建自定义策略对相应账号赋予导入模型相关权限。 父主题： 模型管理
string 否 - 固定shape模型转换可以不填，动态模型转换必填。 --output_path 指定结果输出路径。 string 否 默认为当前目录下。 - --aoe 是否在转换时进行AOE优化。 bool 否 False AOE优化可以提升模型性能，但不是一定有提升，需要注意
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 ModelLink微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下：
有装上unidecode模块。 处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
如何将两个ModelArts数据集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式，将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。
指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解为增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： Standard自动学习
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data( path="/obs-gaia
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