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目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRU
目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE
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##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
查询服务更新日志 功能介绍 查询实时服务更新日志。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/logs
目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE
推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。 创建模型：把模型文件和推理文件导入到ModelA
modelarts:network:get modelarts:workspace:get 创建训练作业和查看训练日志。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 modelarts:workspace:getQuotas 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能，则需要配置此权限。 按需配置。 modelarts:tag:list
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
h) 查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
给子账号配置部署上线基本使用权限 场景描述 本文介绍部署上线场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号权限，使其能够在开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成AI应用的创建，部署为在线服务。 权限清单 权限
启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环
启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环
卡ID不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者用以下代码测试，查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练
启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
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