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操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS 对象存储服务 （Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。
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文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板： qwen2.5系列 qwen2系列 qwen1.5系列 llama3.2系列 llama3.1系列 llama3系列 llama2系列 glm4-9b mixtral-8x7b baichuan2-13b
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支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 3 llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 5 llama3-70b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct 6 Qwen qwen-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat 7 qwen-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat 8 qwen-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat 9 Qwen1.5 qwen1.5-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 10 qwen1.5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat 11 qwen1.5-32b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat 12 qwen1.5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat 13 Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 17 Qwen2 qwen2-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 18 qwen2-1.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct 19 qwen2-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct 20 qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct 21 GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 23 mixtral mixtral-8x7b https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 24 llama3.1 llama3.1-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 25 llama3.1-70b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 26 Qwen2.5 qwen2.5-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct 27 qwen2.5-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 28 qwen2.5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct 29 qwen2.5-32b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct 30 qwen2.5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct 31 llama3.2 llama3.2-1b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct 32 llama3.2-3b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
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