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911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括:
具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器（Linux）。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后，挂载信息丢失，您可以在云服务器设置重启时进行自动挂载，具体步骤请参考服务器重启后自动挂载指南。 使用对象存储服务OBS作为存储 若使用OBS服务作为存储方案，推荐使用“并行
Key值固定为X-Apig-AppCode，Value值为APP认证的app_code值，在服务调用指南tab的APP认证API处展开，进行AppCode管理设置。 图13 获取Key值和Value值 将在ModHeader插件中添加Key值和Value值。 图14 添加Key和value 进入在线
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 多模态场景下，如果推理需要使用NPU加速图片预处理（仅适配了llava-1.5模型），启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置（即执行converter_lite命令时），通过指定对应的配置文件akg.cfg，设置对应的akg优化级别，并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
“保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中，单击右上角“任务历史
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”，
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
Git插件相关操作，可以方便快捷地使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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