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明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 删除网络。 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/networks/{network_name} { } 响应示例 状态码：200
AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
致。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。 选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ时，可指定扩缩容完成后节点的可用区分布。 图1 资源配置（单节点方式） 修改容器引擎空间大小 扩容资源
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
运行过程中，ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数，朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值，通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值
提供端到端AI生产线能力和高性能AI算力，提升大模型推理效率，为矿山行业带来更高效、智能、安全和可持续的生产方案。 铁路 实现列车智能调度、设备故障预测、铁路线路安全监控等功能。 医疗 报告智能解读、互联网检验以及居民全周期健康管理等领域的应用，为用户提供更加多元化、智慧化、精益化的服务。
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
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