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org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11
gatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration
frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0，2.0]。 length_penalty 否 1.0 Float length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志
约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Server驱动版本要求23
本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
管理Lite Cluster节点池：为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。节点池是集群中具有相同配置的一组节点，一个节点池包含一个节点或多个节点，您可以创建、更新和删除节点池。 管理Lite Cluster节点：节点是容器集群组
整个迁移过程并非是完全平替，GPU在灵活性上有其独特的优势，而NPU上的执行目前还是依赖于算子的下发，对于NPU构造的理解是昇腾训练迁移中必备的知识，只有对于昇腾有基础理解，配合一些诊断工具，面对复杂问题时，才能进行进一步诊断与定位，进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点
大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方
容器属于哪个服务，包含notebook，train和infer。 instance_name 容器所属pod的名字。 service_id 页面展示的实例或者job id。如开发环境为：cf55829e-9bd3-48fa-8071-7ae870dae93a， 训练作业为：9f32
list_datasets(session, dataset_type=0) print(dataset_list) 示例三：根据数据集名称查询数据集列表 # 查询名称中包含dataset的数据集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, dataset_name="dataset")
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是i
CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。
Spark应用每个Executor的CPU核数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。 -em / --executor-memory String 否 Spark应用的Executor内存，参数配置例如2G，2048M。该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数，使用时必须带单位，否则会启动失败。
个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现方式，具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CP
查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vscode是否为最新版，最新版可能有bug，建议使用推荐版本v1
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