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1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的
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最佳实践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
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|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚
参见表4。 选择标注方式。 在标注页面，上方工具栏提供了常用的表3及表4，系统默认的标注方式为多边形标注。选择多边形标注或极点标注。 标注第一张图片时，一旦选择其中一种，其他所有图片都需要使用此方式进行标注。 图6 工具栏 图7 工具栏 表3 标注方式 图标 使用说明 多边形。在
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方
patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
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