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的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
Server failed to start”如何解决？ 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch
“策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服务并选中，“操作”中查找只读操作“sfsturbo:shares:showShareNic”、“sfsturbo:shares:listShareNics”并选中，查找写操作“sfsturbo:shares:addShareNic”、
进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution Version”选择“Ubuntu 16.04”，“Architecture”选择
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业，开启了团队标注，“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”，在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列，根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。（团队标注作业的名称后带有标识。）
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
使用token替换原先的密码授权方式，在git clone私有仓库和git push文件时，需要在授权方式框中输入token（见下图）；具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal Access Token信息。 父主题： JupyterLab插件故障
再放入netron官网中，查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape，可能由于使用了动态shape模型导致，请确保使用的是静态shape模型。静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
llama2-13b/saved_models/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
群详情页面。 在CCE集群详情页，选择左侧导航栏的“节点管理”，选择“节点”页签。 在节点列表，单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。
配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo
再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示： 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值（0.9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
def get_rank_table(): rank_table_file_path = os.getenv("RANK_TABLE_FILE") env_ip = os.getenv("ip") # Lite Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为
00 镜像发布到SWR， region：西南-贵阳一， 从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch2.3.1 MindSpore：MindSpore 2.4.0
是否必选 参数类型 描述 default_value 否 String 标签属性默认值。 id 否 String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name 否 String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type 否 String 标签属性类型。可选值如下：
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