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2-c806a92f INFO;root:Using 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
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging
rements.txt”文件，改为： numpy==1.17.5 scipy==1.5.4 easydict==1.9 执行pip命令安装： # 在PyCharm的Terminal安装mindspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像（二选一）构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像（二选一）构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma
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MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
yaml文件样例 表1 模型训练参数 参数 示例值 参数说明 dataset 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必修改】训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； processed_data_dir
export MS_GE_TRAIN=1 python scripts/ascend_distributed_launcher/get_distribute_pretrain_cmd.py --run_script_dir ./scripts/run_distributed_pretrain_ascend
cannot find the file specified: 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe' -> 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析
replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS="" # set hccl timeout
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging
服务部署输出推理地址 服务部署节点支持输出推理地址，通过get_output_variable("access_address")方法获取输出值，并在后续节点中使用。 针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在
包括DP（Data Parallel）、TP（Tensor Parallel）、PP（Pipeline Parallel）。 DP：数据并行（Data Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上
发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码，具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。 Model
sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
Train_command_path 必填，训练启动脚本，输入启动脚本地址，例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。 同时，还需要在“模
sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必改】。训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR
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