训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf

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可视化训练作业 可视化训练作业介绍 MindInsight可视化作业 TensorBoard可视化作业 父主题： JupyterLab

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可视化运营大屏 所有可进行模糊查询的可视化应用都支持“%”和“_”通配查询，若需要指定查询，请加上“\”进行转义。 操作步骤 单击主菜单的“可视化”，默认进入“运营大屏”页面。 大屏详细说明可参见表1。 选择进入需要查看的大屏。 单击“导出”按钮可将大屏的数据导出至本地查看。 表1

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job_name String 可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration

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更新可视化作业描述 功能介绍 更新可视化作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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也会随着云服务的费用生成，体现在可视化工具的数据中。 您可以使用表1工具可视化成本分配结果（按关联账号、企业项目或标签的成本分布），并可以对获取的分配明细进行进一步分析。 表1 不同成本类型、分配方式对应的成本分配工具 成本类型 分配方式 可视化工具 分配明细 原始成本 关联账号

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可视化 集成工作台 简洁明快的工作台 工作台模块分明，方便快速查看已存在的组合应用状态统计，快捷进入常用组合应用及模板，轻松获取文档帮助。 用户友好的组合应用编排界面 组合应用编排可视化，设计开发合一；引导式编辑，可快速上手。 父主题： 功能特性

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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？

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详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入vllm代码目录下执行以下脚本：

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AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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--per-token --per-channel 参数说明: --model-path：原始模型权重路径。 --quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误：WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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OpenSearch Dashboard可视化平台 登录OpenSearch Dashboard Kibana公网访问集群 使用OpenSearch Dashboard创建用户并授权 父主题： OpenSearch

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通过可视化页面管理文件 操作场景 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）支持可视化管理iDME应用中的文件。本文为您介绍如何对文件进行上传、下载和删除操作。 前提条件 已构建数据模型。 已登录应用运行态。 上传文件 在“数据模型管理

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使用可视化编辑器 什么是可视化编辑器？ 可视化编辑器界面概述 了解云服务/元素 可视化编辑器快捷键 使用可视化编辑器编写模板创建云硬盘 父主题： 资源编排

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侧面板中选择并添加该字段即可。 可视化字段配置（可选） DataArts Insight提供了数据集可视化配置功能，可视化操作更加便捷的配置数据集字段。 如果在字段树配置字段，可视化字段可不配置。 在数据集创建页面，单击“可视化配置”，进入可视化配置页面。 选择需要修改的字段，并按需编辑字段。

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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