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AC445CAA1A71019C9D0 retry:0 原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题，导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置，如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限，仍然无法访问OBS（403 AccessDenied）。
Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时，日志报出如下错误导致训练作业失败： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data
其中1为使用MoXing代码，2代表非MoXing代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine
是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，
Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1
或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。
动态扩容EVS适用于哪些使用场景 在Notebook开发过程中，初期存储使用量较小时， 创建Notebook可以选择小容量EVS， 比如5G大小； 开发完成后，需要大规模数据集训练，此时再将存储容量扩容至当前阶段所需容量，可以节约成本。 动态扩容EVS有什么限制 Notebook实例的存储配置采用的是云硬盘EVS。
代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。
identity,alpaca_en_demo 指定用于训练的数据集，数据集都放置在此处为identity，alpaca_en_demo表示使用了两个数据集，一个是 identity，一个是alpaca_en_demo。如选用定义数据请参考准备数据（可选） template qwen 必须修改。
python-3.9.10 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
Parallel）、PP（Pipeline Parallel）。 DP：数据并行（Data Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此，数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP：张量并行也叫
Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例，请参考创建OBS桶，例如
Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例，请参考创建OBS桶，例如
mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├──
什么是区域、可用区？ 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为
Gallery订阅商品失败怎么办？ AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决： 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后，您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参见实名认证。
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
获取对应模型的权重文件，获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
获取对应模型的权重文件，获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布
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