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以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
llama2-13b 举例，使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本，用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \
//npu卡设备 --device=/dev/davinci3 //npu卡设备 --device=/dev/davinci4 //npu卡设备 --device=/dev/davinci5 //npu卡设备 --device=/dev/davinci6 //npu卡设备 --device=/dev/davinci7
送数据。 ib_write_bw -a -F 服务器A的IP -d mlx5_0 --report_gbits 图1 服务器A执行结果 图2 服务器B执行结果 父主题： Lite Server
建可用的子网。 支持1个VPC下多个子网的打通，如果VPC下有多个子网，会显示“+”，您可单击“+”即可添加子网（上限10个）。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网，由于要访问的公网地址不确定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下，在打通VPC后，专属资
ir} \ --shm-size 60g \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/hisi_hdc \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/davinci1 \ --network=bridge
开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。
TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的显存消耗，使得超大规模模型训练成为可能。张量并行不会增加设备等待时间，除了通信代价外，没有额外代价。 PP：流水线并行将模型的不同层放置到不同的计算设备，降低单个计算设备的显存消耗，从而实现超大规模模型训练。流水线
以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh。脚本具体参数如下：
--net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行（单机单卡、单机多卡），并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的No
idia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager，则需安装改组件。
Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
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