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gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
5.1 日志提示“reason:Forbidden”。 OBS限流。 参考5.1.1 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe”。 OBS其他问题。 请参考OBS服务端错误码或者采集request id后向OBS客服进行咨询。 如果是空间不足。
NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh
workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 是 String
应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
"image_info" : { "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version"
following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录：训练常见问题问题3小节。 3、大模型参数如（qwen2-72B、llama2-70B
一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异，则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替
"instance_list": [{ "devices": [{ "device_id": "4", "device_ip": "192.1.10.254" }], "pod_name": "jobxxxxxxxx-job-trainjob-0",
local path ma-cli obs-copy obs://your-bucket/copy-data/test.zip ./test.zip # Download OBS directory to local path ma-cli obs-copy obs
P2P/IPC modelarts-job-a7305e27-d1cf-4c71-ae6e-a12da6761d5a-worker-1:1141:1187 [7] NCCL INFO Channel 00 : 15[e9000] -> 11[5f000] via P2P/IPC m
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。 如果有预处理，后处理
following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录：训练常见问题问题3小节。 大模型参数如（qwen2-72B、llama2-70B）等
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
import argparse import torch import torch.multiprocessing as mp parser = argparse.ArgumentParser(description='ddp demo args') parser.add_argument('--world_size'
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