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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18
预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称} 原始数据集的存放路径。 TOKENIZER_PATH
预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称} 原始数据集的存放路径。 TOKENIZER_PATH
执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama#int8-kv-cache） python convert_checkpoint.py \ --model_dir
将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/AscendFactory/data目录下。具体步骤如下： 解压data.tgz压缩包 tar -zxvf /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/data.tgz 进入到/
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
e-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量
-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器
号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP
号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP
加载故障快恢路径） 必须为空，否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训（暂停+启动场景），那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题：
processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container size (xG) is
可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8；
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