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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，ModelArts作业在执行过程中可能不能请求网络，会遇到报错。 # 直接手动下载 https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
包括predictor configs结构和transformer configs 服务配置，不设置此参数时，表示不更新。关于configs如何生成，请参见部署在线服务。 更新服务配置时，存在以下约束： 参数status指定的目标状态不允许和当前服务状态相同。 当前服务状态是dep
数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 常见问题 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
FullAccess/VPC FullAccess/VPC Administrator/VPCEndpoint Administrator）。 登录统一身份认证服务管理控制台。 单击目录左侧“用户组”，然后在页面右上角单击“创建用户组”。 填写“用户组名称”并单击“确定”。 在操作列单击“用户组管
R /home/ma-user/work/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录,训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数，用户自定义自行添加 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models
DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录，训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendF
DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录，训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendF
像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。 报错信息： fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink.git/': error setting certificate verify
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
查询开发环境实例详情 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例详情。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 参数说明如表1所示 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch
等操作，可通过Notebook环境进行，并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink
LoRA、QLoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这
http_proxy=http://proxy.modelarts.com:80 \ HTTPS_PROXY=http://proxy.modelarts.com:80 \ https_proxy=http://proxy.modelarts.com:80 USER root
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期，可以在AI Gallery确认可以续订后，重新订阅。 父主题： 模型管理
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