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授权。 普通用户：普通用户的委托权限包括了用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限，如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 自定义：如果对用户有更精细化的权限管理需求，可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建的委托权限。可以根据实际需在权限列表中勾选要配置的权限。
多个IAM用户或账号，可使用同一个委托。 一个账号下，最多可创建50个委托。 对于首次使用ModelArts新用户，请直接新增委托即可。一般用户新增普通用户权限即可满足使用要求。如果有精细化权限管理的需求，可以自定义权限按需设置。 如果未获得委托授权，当打开“访问授权”页面时，
数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集
owerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。
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数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集
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ch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而
数据准备完成后，启动训练的脚本，查看训练是否能够正常拉起。一般来说，启动脚本为： cd /cache/code/ python start_train.py 如果训练流程不符合预期，可以在容器实例中查看日志、错误等，并进行代码、环境变量的修正。 预制脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件
如果您在宽限期内仍未续费包年/包月资源池，那么就会进入保留期，资源状态变为“已冻结”，您将无法对处于保留期的包年/包月资源执行任何操作。 保留期到期后，如果包年/包月资源池仍未续费，那么计算资源将被释放，数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于续费的详细介绍请参见续费概述。
bash 参数说明： work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 container_work_dir：容器工作目录，一般同work_dir。 container_name：自定义容器名。 image_name：容器镜像的名称。 进入容器。需要将${conta
在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。 经典案例：在线服务预测报错MR
进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
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： 单机单卡
代码库。 图5 打开文件夹后打开git插件 即可看到当前代码库的信息，如仓库名称、分支、历史提交记录等。 图6 查看代码库信息 Git插件一般默认克隆master分支，如果要切换分支可单击Current Branch展开所有分支，单击相应分支名称可完成切换。 查看修改的内容 如果
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入AI应用时，支持用户自己选择HTT
8192-lora、full-8k：8192-full】 --master_addr <master_addr>：主master节点IP，一般选rank0为主master。 --num_nodes <nodes>：训练节点总个数 --rank <rank>：节点ID 训练完成后，
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