检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下，在打通VPC后，专属资源池中作业访问公网地址，默认不能转发到用户VPC的SNAT，需要提交工单联系技术支持在专属资源池VPC的路由中添加指向对等连接的缺省路由。当您开启默认路由后，在打通VPC时，会将ModelArts网络0.0
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
"Brainstorming" } 若用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
"Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False；llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展；开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type：图像输入模式，pixel_values
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
