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/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
tput_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中
put_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件。 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中
tput_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过修改重要参数表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
Studio报错、使用Xcode构建APP报错等，您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
--per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 参考启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 使用llm-compre
tput_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的train_results.json查看性能。吞
tput_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的train_results.json查看性能。吞
去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？ 原因分析 通过OBS导入模型时，ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像中的指定路径下，镜像内路径可以通过self.model_path获取。 处理方法 获取镜像内的路径方法见模型推理代码编写说明。
tput_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中
工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的rand
--enable-prefix-caching 执行推理参考 配置服务化参数。Ascend vllm使用该特性需参考表1和表2，其它参数请启动推理服务。 启动服务。具体请参考启动推理服务。 精度评测和性能评测。具体请参考推理服务精度评测和推理服务性能评测。 父主题： 推理关键特性使用
参数类型 描述 accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate Double 样本的通过率。 rejected_sample_count Integer 驳回的样本数目。
{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 请求消息 请求参数如表2所示。
image”如何解决？ 问题现象 保存镜像时报错“too many layers in your image”。 原因分析 用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该镜像所创建的Notebook已经无法再执行镜像保存的操作了。 解决方法 使用公共镜像
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
SFT全参微调训练任务 Step1 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。
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