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#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y 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
支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
m_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
s/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
ma-cli)" 此外，可以通过“ma-cli auto-completion Fish”或“ma-cli auto-completion Fish”命令查看“Zsh”、“Fish”中的自动补全命令。 命令概览 $ ma-cli auto-completion -h Usage: ma-cli auto-completion
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。 305 Use Proxy
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所
面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关
音频（声音分类、语音内容、语音分割） 文本（文本分类、命名实体、文本三元组） 视频 参数填写无误后，单击页面右下角“创建”。 标注作业创建完成后，系统自动跳转至数据标注管理页面，针对创建好的标注作业，您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片（图像分类、物体检测、图像分割） 图2
支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
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