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g_qwen.py文件，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
g_qwen.py文件，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6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
uto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题： 训练脚本说明参考
uto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题： 训练脚本说明参考
作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ 父主题： 训练脚本说明
作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ 父主题： 训练脚本说明
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
于单模型场景。 如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： Standard推理部署
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
attention_mask is not None # attention_mask = ~attention_mask 样例图： 父主题： 训练脚本说明
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend 1*节点 & 4*Ascend 父主题： 训练脚本说明
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/
8*Ascend lora gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-2 1*节点 & 8*Ascend 父主题： 训练脚本说明
D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
D]，其中 N2 ≤ 2048，并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
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