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请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 方法二：出现如下图报错，是由于VS Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 原因分析二 本地系统为Linux，由于使用root用户安装VS Code，打开VS Code显示信息It
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
删除训练作业版本 功能介绍 删除训练作业一个版本。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。
删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所
练。 数据集文件有以下限制： 如果您使用2u8g规格，测试建议数据集文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求，如果存在极端的数据规模（行数列数之积）时，仍可能会导致训练失败，建议的数据规模低于10000。 如果您使用8u32g规格，测试建议数据集文件应小于100MB。当文件大小
SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。 父主题： 更多功能咨询
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境： sh-4.4$conda info --envs # conda environments:
须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。health数据结构如表8所示。
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
为了避免丢失训练进度、浪费算力，开启此功能前请确认代码已适配断点续训，操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启，则系统会记录重启信息，在训练作业详情页可以查看故障恢复详情，具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式：控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创
ma-cli)" 此外，可以通过“ma-cli auto-completion Fish”或“ma-cli auto-completion Fish”命令查看“Zsh”、“Fish”中的自动补全命令。 命令概览 $ ma-cli auto-completion -h Usage: ma-cli auto-completion
停止训练作业版本 功能介绍 停止训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 参数说明如表1所示。
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
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