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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 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
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
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vllm_model：deploy_method为vllm时，服务以openai的方式启动，vllm_model为启动服务时传入的model_path。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp}
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:
关闭Matmul_all_reduce融合算子的命令： unset USE_MM_ALL_REDUCE_OP 配置后重启推理服务生效。 查看详细日志 查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈，但会影响推理性能。如需开启，配置以下环境变量。 export DETAIL_TIME_LOG=1 export
图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 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”
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
应用体验 ModelArts Studio大模型即服务平台提供了MaaS应用实践中心，为具体的应用场景提供一整套解决方案。 在MaaS应用实践中心查看应用解决方案
AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
DELETE_FAILED：删除失败。 status_info String 状态描述，默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时，可通过该字段查看删除失败的原因。 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认为空。需要与“auth_type”参数配
或者单击实例名称，在VS Code开发环境中显示Notebook实例详情页，单击“连接”，系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时，系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件，根据系统提示单击“OK”。
备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
#检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
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