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当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 #
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
enizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：
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