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保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。 报错信息： fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
训练启动脚本说明和参数配置【旧】 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
执行训练任务（历史版本） 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。 报错信息： fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for DeepSpeedZeroConfig sta
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接 如果本地为Linux系统，见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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