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PT_PATH}不能是训练过程的权重保存路径。 步骤三 启动训练脚本 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生产生mc2融合算子错误，可参考mc2融合算子报错 修改超参值后启动训练脚本，以 Llama2-70b-sft为例，各个模型NPU卡数可参考模型推荐参数、NPU卡数。
"default": "epoch", "help": "训练过程中保存checkpoint的策略" }, { "name": "num_train_epochs"
Administrator、VPCEndpoint Administrator。（Server Administrator、DNS Administrator为依赖策略，会自动被勾选）。 单击“下一步”，授权范围方案选择“所有资源”。 单击“确认”，完成基础权限开通。 步骤4 在ModelArts上创建委托授权
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
当前服务使用的资源池规格。如果使用公共资源池部署，则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的不同版本设定不同配置条件，并支持携带自定义运行参数，丰富版本分流策略或同一版本内的不同运行配置。您可以打开个性化配置按钮，单击“查看配置”修改服务个性化配置。 服务流量限制 服务流量限制是指每秒内一个服务能够被访问的次数上限。
由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示： 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值（0.9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。
*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler
*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。
"default": "epoch", "help": "训练过程中保存checkpoint的策略" }, { "name": "num_train_epochs"
准备租户名ID和IAM用户名ID，用于OBS桶配置。 将您的租户名ID和IAM用户名ID提供给华为技术支持，华为云技术支持将根据您提供的信息，为您配置OBS桶策略，以便用户收集的日志可以上传至对应的OBS桶。 华为云技术支持配置完成后，会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。
*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192
String 使用Edge加密模型后，获取模型rootKey security_policy 否 String 使用Edge加密模型后，获取模型加密策略 is_verify_app 否 Boolean Edge边缘场景，是否校验技能中的文件，包括配置文件、容器镜像、库文件等 响应参数 状态码：
DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。 GPT2 GPT2（Generative
文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练策略类型。 sft，复制sft_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 lora，复制lora_yaml样例模板内容覆盖demo
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch
security_group_id 否 String 安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 configs 是 包括predictor
表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值【full、lora】如果设置为"full"，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
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