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”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作，例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源，导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置，避免不必要的资源浪费。 约束限制
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
MPT 支持 不支持 支持 不支持 ChatGLM 支持 不支持 支持 支持 核心基础类介绍 使用AI Gallery SDK构建自定义模型，需要了解2个核心基础类“PretrainedModel”和“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类
EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id String 实例ID。
为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击操作列“开通自动续费”。 批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击列表左上角的“开通自动续费”。 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费
tokenization_qwen.py # 需要修改代码 ├── SimSun.ttf # 需要手动下载 ├── tokenizer_config.json └── visual.py 对于Qwen-VL模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具
Console界面看不到该镜像，需要主账号给子账号在SWR侧赋予SWR权限，使得子账号可以看到该SWR镜像地址，否则该镜像子账号不可使用。 该镜像不属于该租户（包括主账号和子账号），是其他人共享的public镜像，而这个镜像又被镜像所有者删除，导致不可使用，用户需要联系对应的SWR镜像负责人，确认镜像是否存在。
发者可以将流水线固化下来，提供给其他人使用。使用者无需关注流水线中包含什么算法，也不需要关注流水线是如何实现的。使用者只需要关注流水线生产出来的模型或者应用是否符合上线要求，如果不符合，是否需要调整数据和参数重新迭代。这种使用固化下来的流水线的状态，在Workflow中统称为运行态。
/sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练 安装完成后，执行：
/sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练 安装完成后，执行：
/sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练 安装完成后，执行：
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示
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