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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，为用户提供了开箱即用的预训练和全量微调方案。 本文档以Llama2-70B为例，同时适用于Llama2-7B、Llama2-13B。模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。 本方案目前配套的是AscendCloud-3rdLLM系列版本，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。
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操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 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、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，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。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。
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