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表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
由默认 transformers==4.47.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory
从github拉取ColossaiAI代码。 git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git cd ColossalAI git checkout v0.4.7 cd ..
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为模型。
']，一般为PretrainedFromHF。
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查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 性能结果LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下： 父主题： 训练benchmark工具
']，一般为PretrainedFromHF。
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/bert_pretrain_mindspore:v1 bert_pretrain_mindspore:v1 在主机上新建config.yaml文件。
表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。
需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
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