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训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，有些模型需要对模型的tokenizer文件，或者模型的配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
DockerFile构建镜像（可选） 本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
<exp_name>：实验名称，具体可以设置的值参考<cfgs_yaml_file> Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时，平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。
裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 问题现象 裸金属服务器EulerOS 2.8系统下，使用yum update -y命令，导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本，出现SSH链接故障无法访问。
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件，从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行：允许用户一键运行Notebook文件，无需逐个执行Cell。 定时任务调度：允许用户设置
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
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