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弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23.0.5。 图2 查看专属池驱动 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object
据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。
Snt9B硬件，完成SDXL LoRA训练。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E
obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的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
4.2版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题： AI开发基础知识
# 根据README说明文档，配置的Parameter入参如下，其中device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行 "configurations": [ {
latest版本仅限提交新版训练作业。 PyCharm ToolKit工具仅支持Windows版本的PyCharm。 表1 ToolKit（latest）功能列表 支持的功能 说明 对应操作指导 SSH远程连接 支持SSH远程连接ModelArts的Notebook开发环境。 配置PyCharm
DELETE /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id
default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParamet
scend Snt9B。训练至少需要单机8卡，推理需要单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
return base64.b64encode(buffered.getvalue()) 附录1：请求参数表 使用curl命令发送请求的请求参数表如下。 表1 请求参数列表 参数 说明 prompt 正向文本，必选 negative_prompt 负向文本，非必选 height 图像高度，非必选
sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，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/
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
t_shape及dynamic_dims动态参数。其中input_shape的-1表示动态shape所在的维度，dynamic_dims指定动态维度的取值范围，比如“[1~4],[8],[16]”表示该动态维度支持1、2、3、4、8、6共六种大小。 # config.ini [ascend_context]
TF_SERVING) 如果标签发生变化 当数据集中的标签发生变化时，需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中的“logits”，表示根据不同网络中分类层权重的变量名，配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns'
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下：
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