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图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面，通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。 图2 日志页面 图3 结果展示页面 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据
为了简化操作，ModelArts的新版Notebook，同一个Notebook实例中不支持不同引擎之间的切换。 不同Region支持的AI引擎不一样，请以控制台实际界面为准。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/ 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2021winner21k_whole_map_val.txt
图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型中的tokenizer文件，需要修改代码。
图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型中的tokenizer 文件，需要修改代码。
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。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。
通过训练脚本，可以使用模板一格式的jobstart_hccl.json文件，在等待status字段的值等于completed之后，将模板二格式jobstart_hccl.json文件转换为模板一格式的jobstart_hccl.json文件。
assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。
assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。
当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。
切换数据源和资源池 图5 切换数据源和资源池 单击红框中相应位置，即可出现下拉框，修改响应的数据源和资源池。
模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
在模型初始化的代码块已经添加了use_ascend参数，修改参考如下： 图2 代码修改 以上述现象为例，通过修改use_ascend参数值对模型替换，可以发现：当text_encoder模型为onnx模型，其余模型为mindir模型时，能够得到和标杆数据相同的输出，因此可以判断出转换得到的
图6 查看代码库信息 Git插件一般默认克隆master分支，如果要切换分支可单击Current Branch展开所有分支，单击相应分支名称可完成切换。
（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。
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