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预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_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
明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
数据集导入节点的输出列表。 是 DatasetImportOutput或者DatasetImportOutput的列表 properties 数据集导入相关的配置信息。 是 ImportDataInfo title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集导入节点的描述信息。
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
专属资源池训练 资源选择推荐 步骤总览 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 父主题： 历史待下线案例
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
OBS提供了多种语言SDK供选择，开发者可根据使用习惯下载OBS SDK进行调用。使用OBS SDK前，需下载OBS SDK包，然后在本地开发环境中安装使用。 详细指导 ：《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于Ten
训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ 如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 使用Moxing时如何定义路径变量？ 父主题： Standard训练作业
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包，如下图，安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了，请联系技术支持工程师。 建议与总结
数据集创建节点的输出列表。 是 CreateDatasetOutput或者CreateDatasetOutput的列表 properties 数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
Standard Notebook 规格限制 文件上传下载 数据存储 环境配置相关 Notebook实例常见错误 代码运行常见错误 CodeLab PyCharm Toolkit使用 VS Code使用技巧 VS Code连接开发环境失败常见问题 在Notebook中使用自定义镜像常见问题
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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