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方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time
”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
当数据集中的标签发生变化时，需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中的“logits”，表示根据不同网络中分类层权重的变量名，配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits')
”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time
输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx.jpg |----xxx
”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time
OME} 需要根据数据集模型等路径做对应替换，这里脚本适配的数据集是Firefly，其中deepspeed使用了zero 1显存优化方式，配置方式如下： { "fp16": { "enabled": "auto", "loss_scale":
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
“名称”：设置此任务的名称。 “标注场景”：选择标注作业的任务类型。 “标签集”：展示当前数据集已有的标签及标签属性。 “启用团队标注”：选择打开，并配置如下团队标注相关参数。 “类型”：设置任务类型，支持“指定标注团队”或“指定标注管理员”。 “选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队
BS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACLs”，检查当前账号是否具备读写权限，如果没有权限，请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的加密功
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