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okenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列
okenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列
zer文件，需要修改代码。修改文件chatglm4-9b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图3 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B
两种： Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第161和167行，增加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train
1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化的超参类型为float类型，ModelArts支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下，实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤： 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练：
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时，默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件，需要修改文件权限改为ma-user可读，否则会出现Permission denied错误，因此需
使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。 在左上角选择区域，区域需与授权配置中的区域相同。 在ModelArts左侧菜单栏中，选择“
Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 MiniCPM系列的最新多模态版本MiniCPM-V2.0。该模型基于MiniCPM 2.4B和SigLip-400M构建，共拥有2
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后，支持修改内容，例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时，才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量，配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
相关名词解释 名词 含义 裸金属服务器 裸金属服务器是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 由于Server是一台裸金属服务器，在ModelArts管理控
更新数据集 功能介绍 修改数据集的基本信息，如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{projec
为了更好地发挥昇腾设备的性能，将ChatGLM-6B原模型中的部分算子替换成了NPU亲和的算子，修改的是modeling_chatglm.py文件，下图通过对比列举了对应的修改方式，图示中左边为原始方式，右边为修改后的方式。 使用torch.bmm替换torch.baddbmm。 图1 torch
参数 参数类型 描述 key String 参数键。 value String 参数值。 type String 参数种类。 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 PUT https://endpoint/
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。 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run”中，修改“log_dir”参数，并新增“checkpoint_path”参数
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
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