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行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置（即执行converter_lite命令时），通过指定对应的配置文件akg.cfg，设置对应的akg优化级别，并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
多机必填，单机忽略；节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
“保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中，单击右上角“任务历史
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 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 output_dir /home/ma-user/w
多机必填，单机忽略；节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
单击“添加授权”。在“访问授权”页面，在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”，“授权对象”选择开发者的账号，“委托选择”选择“新增委托”，“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”，“权限配置”选择“自定义”，“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
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。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
是否自动停止：为避免资源浪费，建议打开自动停止开关，根据您的实际需要，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图3 选择计算节点规格 图4 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤五：预测分析 运行完成
多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该
Git插件相关操作，可以方便快捷的使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
多机必填，单机忽略。节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 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 output_dir /home/ma-user/w
session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量，最小为0。例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id，默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下： 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
多机必填，单机忽略；节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
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