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件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
模型的大小。 健康检查 如果元模型来源于对象存储服务/容器镜像，显示健康检查状态。当健康检查为开启时，会根据您启用的探针显示对应探针的参数设置情况。 启动探针：用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe)，则禁用所有其他探针，直到它成功为止。如果
TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。
版本说明和要求 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的弹性节点Server。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”，TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 htt
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 步骤九 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用
当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表4 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接口获取资源规格ID。 data_url 否 String 训练作业需要的数据集OBS URL。如：“/usr/data/”。 不可与
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 Step9 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 步骤九 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ) ) # 训练资源规格信息 ) # 定义条件对象 condition_lt = wf.steps.Condition( condition_type=wf
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
ImportError: No module named npu_bridge.npu_init 检查下训练作业使用的规格是否支持NPU，有可能是训练时使用了GPU规格，导致发生了NPU相关调用报错。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
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