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json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
节点上进行删除来实现缩容。 约束限制 只支持对状态为“运行中”的Lite Cluster资源池进行扩缩容。 Lite Cluster资源池不能缩容到0。 包年/包月的资源处仅支持扩容操作。 扩缩容Lite Cluster资源池 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池
json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
打通VPC”。 图2 打通VPC 在打通VPC弹框中，打开“打通VPC”开关，在下拉框中选择提前创建好的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 创建Modelarts专属资源池。 在控制台左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”。 在“Sta
≥Count/min ModelArts模型负载 ModelArts在线服务 1分钟 failed_called_times 调用失败次数 统计ModelArts用户调用服务的失败次数。 单位：次/分钟。 ≥Count/min ModelArts模型负载 ModelArts在线服务 1分钟 total_called_times
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
按“1”，界面将提示是否需要将此文件标注为“aa”标签，单击确认即可完成标注。 快捷键对应的是标签，1个标签对应1个快捷键。不同的标签，不能指定为同一个快捷键。快捷键的使用，可以提升标注效率。 图2 添加音频标签 标注音频（语音内容） 标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
py”复制到该目录下，名称改为“pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py”，以便与源文件名称区分。但是这样也会导致无法正确找到源码中相对路径下的依赖，需要将对于diffusers包内的相对路径修改为绝对路径的形式。 图1 代码依赖修改前与修改后 将推理代码
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
定义镜像用于推理。 图3 模型的自定义镜像制作场景三 约束限制 自定义镜像中不能包含恶意代码。 创建模型的自定义镜像大小不超过50GB。 对于同步请求模式的模型，如果预测请求时延超过60s，会造成请求失败，甚至会有服务业务中断的风险，预测请求时延超过60s时，建议制作异步请求模式的模型。
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