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"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 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。
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
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command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
string_classes): return path if path.endswith('.gz'): return gzip.open(path, 'rb') if path.endswith('.xz'): return lzma.open(path
Bootstrap : no socket interface found”或“NCCL INFO Call to connect returned Connection refused, retrying”。 原因分析 NCCL是一个提供GPU间通信原语的库，实现集合通信和点对
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
args.arch.startswith('vgg'): model.features = torch.nn.DataParallel(model.features) model.cuda() else:
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
先切换至授权区域。 如表1所示，包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略，可参考策略JSON格式字段介绍。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess
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