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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==4.46.1），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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==4.46.1），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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==4.46.1），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境，详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH
d驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式：安全升级、强制升级。 安全升级：不影响正在运行的业务，开始升级后会先将节点进行隔离（不能再下发新的作业），待节点上的存量作业运行完成后再进行升级，因需要等待作业完成，故升级周期可能比较长。
常用预置包，基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，例如PyTorch、MindSpore；常用的数据分析软件包，例如Pandas、Numpy等；常用的工具软件，例如CUDA、cuDNN等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Cond
在导入模型时，提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入，则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。 处理方法 精简模型或镜像后，重新导入。
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==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
3.912版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
ts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2 (商用版本)
d驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式：安全升级、强制升级。 安全升级：不影响正在运行的业务，开始升级后会先将节点进行隔离（不能再下发新的作业），待节点上的存量作业运行完成后再进行升级，因需要等待作业完成，故升级周期可能比较长。
3.911版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。 查看使用apt包管理方式安装的nvidia软件包， 执行如下命令实现查看和卸载。 dpkg -l | grep nvidia dpkg -l | grep cuda sudo apt-get
可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源 Conda软件已经预置在镜像中，具体操作可以参见https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。 常用Conda命令
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xx
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