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chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-chat-hf/
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-chat-hf/
et_dir和dataset或eval_dataset参数或其它内容，根据实际情况选择yaml文件；参数详解可参考表1。 config目录结构，请根据实际要求选择、修改文件： |──AscendFactory/examples/config/ # config配置文件 |──performance_cfgs
"resnet50.onnx") TensorFlow导出ONNX模型，操作指导请见此处。 如何导出PTH模型 PyTorch模型导出时需要包含模型的结构信息，需要利用jit.trace方式完成模型的导出与保存。 # If you are instantiating the model with
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
使用临时存储路径 HostPath 适用于以下场景： 容器工作负载程序生成的日志文件需要永久保存。 需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载。 节点存储。多个容器可能会共享这一个存储，会存在写冲突的问题。 Pod删除后，存储不会清理。 使用主机路径 OBS 适用于训练数据集的存储。
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 功能介绍 该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： obs://<bucket_name>/models/Qwen-VL-Chat/ ├──
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库，对于昇腾适配而言变得更加复杂，必须针对每个不同业务的Pipeline进行单独适配。 本文以Stable
使用以上方案时，都会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码至AscendSpeed文件夹中。下载后的源码文件结构如下： AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/
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