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√ sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 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
选择模型和版本号。 “实例规格”：在下拉框中选择“限时免费”资源，勾选并阅读免费规格说明。 其他参数可使用默认值。 如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像
专属资源池明细账单 明细账单可以通过多维度展示客户账单的详细信息。一般通过设置统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”来统计资源在某个月份的总开销，建议您核对表2所示的信息是否和实际相符。 表2 专属资源池明细账单 产品类型 ModelArts 产品 ModelArts虚拟计算实例 计费模式
见训练tokenizer文件说明。 步骤3 启动训练脚本 请根据步骤2 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录
格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model
点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 启动镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像
选择Python版本 对于打开的代码文件，单击run按钮，即可执行，可以在下方的Terminal中看到代码输出信息。 如果执行较长时间的训练作业，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练作业，命令参考： nohup your_train_job.sh
点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}参见表1：获取软件和镜像 docker pull {image_url} 启
点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora
点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora
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排序依据字段，例如sort_by=create_time，则表示以条目的创建时间进行排序。 offset 否 String 分页参数offset，表示单次查询的条目偏移数量。假如要查询20~29条记录，offset为20，limit为10。 labels 否 String 执行记录标签。 status 否 String
格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model
# modelLink兼容旧版本启动方式目录 |──Dockerfile 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ）
当托管的是自定义镜像时，填写的内容要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务
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