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户通过简易的操作，实现在本地IDE中进行训练配置、资源监控、作业管理、代码管理等动作。 本章节介绍如何使用VS Code插件创建训练作业并调试。 使用VS Code插件创建训练作业并调试功能目前是白名单，需要提交工单申请开通。 准备工作 创建OBS桶，桶名称示例：“xxx-pro
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
执行LoRA微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
执行LoRA微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 父主题：
调用成功时无此字段。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。 job_desc String 训练作业的描述信息。 version_count Long 训练作业的版本数。 versions JSON Array 训练作业的运行版本参数。该样例请参考响应样例。属性详情参见表4。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的
Server适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts
Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Lite
在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量？ 问题描述 mox.file.copy_parallel(src_obs_dir=input_storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), m
前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。
# 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name} # 模型名称 |── logs # 训练过程中日志（loss、吞吐性能）
在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时，需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费，即按购买的存储容量和
列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录
读取文件报错，如何正确读取文件 问题现象 创建训练作业如何读取“json”和“npy”文件。 训练作业如何使用cv2库读取文件。 如何在MXNet环境下使用torch包。 训练作业读取文件，出现如下报错： NotFoundError (see above for traceback):
当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中，针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业，您可以单击“操作”列的“终止”，停止正在运行中的训练作业。
是 String 训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline
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