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/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 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/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 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
/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 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下：
修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 基于图片修改 在数据集详情页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片，在右侧“标注”区域中对图片信息进行修改。 修改标签：“标注”区域中，单击编辑按钮，在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定按钮完成修改。标签颜色不支持修改。
输入数据：编译后的模型提供了predict接口用户执行模型推理任务，Inputs输入为List Tensor，这里的Tensor是MSLite的概念，具体的列表长度和tensor类型由转换时的InputShape来确定，由于后端指定了ascend，这些tensor都是在昇腾设备的显存中，用户需要在对
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framew
来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测时间，则可以修改环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME”的值，具体操作指导请参见管理训练容器环境变量。
e_diffusion/pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”，其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径，可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/
在static_shape_convert目录下新建converter_onnx2mindir.sh文件并复制下面内容。其中，onnx_dir表示onnx模型的目录，mindir_dir指定要生成的mindir模型的保存目录。 # converter_onnx2mindir.sh #
训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练，该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。 cifar10数据集 在Notebo
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