TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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卸载Linux版本 本文介绍卸载Linux版本Edge的方法。 操作步骤 执行如下命令，进入Edge安装目录中的scripts目录。 cd /opt/cloud/Edge/scripts/ 执行如下命令，启动Edge卸载脚本。 ./uninstall.sh 当出现如下图所示提示时，表示Linux版的Edge需要更新环境变量。

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/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth3 rm /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth5 rm /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond1 联系运营管理员，申请 裸金属服务器 重建。

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/sysconfig/network-scripts/”文件夹下有哪些以“ifcfg”开头的文件，删除除了“ifcfg-lo”以外的以“ifcfg”开头的文件。 查看文件命令：ll /etc/sysconfig/network-scripts/ 删除文件命令：rm -rf /et

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toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。 cd koyha_ss cp run_* sd-scripts cp kohya_finetune.toml sd-scripts cd sd-scripts vim run_finetune.sh vim kohya_finetune.toml

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。 # 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=8> <NODE_RANK=0> 示例： # 第一台节点 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b

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法自动启动。 解决方法 请按照以下步骤，手动启动Edge进程： 执行如下命令，进入Edge安装目录中的scripts目录。 cd /opt/cloud/Edge/scripts/ 执行如下命令，启动Edge。 ./start.sh 当出现如下图所示提示时，表示Edge已经启动。 执行如下命令，查看Edge进程。

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dbase-init配置文件，查看其中的local_scripts_path参数配置的路径，cloudbase-init会从这个路径去执行需要执行的脚本。 根据cloudbase-init配置文件中的local_scripts_path参数，再将bms-network-config

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节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install.sh 文件中，找到需要安装的pip文件，如下列所示。直接下载pip文件，注意：下载要求的版本。 pip install

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/v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/scripts/echoTime 开启审批开关的情况下，删除脚本。 DELETE /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/scripts/echoTime { "approvers": [

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appspec.yml 表1 软件包目录及文件说明 目录 说明 scripts 必选目录，该目录下存放的是生命周期脚本。 在创建应用时，可以根据生命周期脚本的位置指定执行命令。比如install阶段，指定"bash scripts/install.sh"，执行安装脚本。 软件包应用支持的生命周期如下：

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.907代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.908代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install

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sconfig/network-scripts目录下的网卡配置文件，如果系统存在多网卡配置文件，会因为找不到对应的网卡设备导致network启动失败。 处理方法 备份多余的网卡，然后删除/etc/sysconfig/network-scripts目录下多余的网卡配置文件。 执行以下命令，进入该网卡配置文件目录。

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请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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