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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
成员发送标注邮件。在发起团队标注任务时，请确保数据集中存在“未标注”数据。 只有当创建团队标注任务时，标注人员才会收到邮件。创建标注团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题：
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE
_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE
tensor-model-parallel-size 8 表示张量并行。 pipeline-model-parallel-size 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 context-parallel-size 1 表示context并行，默认为1。应用于训练
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE
_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
败 问题现象 创建LoRA调优任务，选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B，数据集选择MOSS格式的jsonl数据，添加超参设置，创建调优任务失败。 关键日志报错： AttributeError: 'Parameter' object has no attribute
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
查询样本列表 查询数据集的样本列表，不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集样本列表 from modelarts.session import
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