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低秩适应（LoRA）是一种重参数化方法，旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k":
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
aMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
aMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列
aMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI Gallery进行交流，停止实例（实例停止后CPU、Memory不再计费）等，提升用户体验。 支持SSH远程连接功能：通过SSH连接启动实例，在本地调试就可以操作实例，方便调试。 预置镜像支持功能开发：基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配
3。可以使用npu-smi info查看空闲卡号，修改davinci后数字可以更改挂载卡。 若需要启动多卡推理服务，则需要挂载多卡，例如再添加一个--device=/dev/davinci2 ${image_name} 代表 ${image_name}。 -p 8183:8183
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
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