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Turbo按钮置灰不可操作。 图3 关联SFS Turbo状态 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。
指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path})
指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path})
像中预置，在本地环境通过docker run启动通过Notebook保存的镜像，报错创建容器任务失败，启动文件或目录不存在，如图2。 因此需要设置--entrypoint参数，覆盖Entrypoint中指定的程序。使用--entrypoint参数指定的启动文件或命令启动镜像。命令示例如下：
指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path})
Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 配置完IAM权限之后，需要在ModelArts页面为子账号设置ModelArts访问授权，允许ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务。 此方式只允许主用户为子账号进行配置。因此，本示例中，管理员账号需为所有用户完成访问授权的配置。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object
3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。 编辑AI说
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
节点。还支持编辑资源标签操作。 图3 单个节点操作 在节点的搜索栏，支持通过节点的名称、节点状态、高可用冗余、批次、驱动版本、驱动状态、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 支持导出Standard资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出
ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
中的节点需要含有GPU/Ascend资源。 节点驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 进入资源池详情页，在节点管理页面，选择需要进行驱动升级的节点，单击操作列的“更多
server（简称ps）和worker两种角色，ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用，因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。
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