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将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题： 管理同步在线服务
8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文，其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。 父主题： Manifest管理
安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10：使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告：actual output_tokens_length < expected output_len
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
NCCL是一个提供GPU间通信原语的库，实现集合通信和点对点发送/接收原语。当训练作业出现NCCL的报错时，可以通过调整NCCL的环境变量尝试解决问题。 处理步骤 进入状态“运行失败”的训练作业详情页，单击“日志”页签，查看NCCL报错。 如果出现报错“NCCL timeout”或者“RuntimeError:
BS服务删除对应数据和目录，停止计费。 清理资源 请检查在ModelArts所创建运行中的作业，并停止或删除相关作业，即可停止计费。 操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/AscendFactory/data目录下。具体步骤如下： 解压data.tgz压缩包 tar -zxvf /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/data
实例进行停止操作，停止对资源的消耗。当需要使用的时候，对于停止状态的弹性节点Server，可以通过启动操作重新使用弹性节点Server。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”。 执行如下操作，启动或停止弹性节点Server。
在ModelArts任务中添加标签。 Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts任务。 Step1 在TMS上创建预定义标签 登录TMS控制台，在预定义标签页面创建标签。此处创建的标签是全局标签，在华为云所有Region可见。 Step2 在ModelArts任务中添加标签
支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改
ion上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
可以使用的属性为模型所在的本地路径，属性名为“self.model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中，需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self
约束限制 Lite Cluster资源池节点驱动状态处于运行中，且专属池中的节点需要含有GPU/Ascend资源。 节点驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。
型服务的实例数，该操作不会影响部署服务的正常运行。 约束限制 仅当模型服务处于这几个状态下才能扩缩容实例数：运行中、告警。 扩缩容实例数 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
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