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LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、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。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
duler访问P、D实例时走不必要的网关。 前提条件 已完成推理环境镜像制作，具体参见准备推理环境。 步骤一：生成ranktable 介绍如何生成ranktable，以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量
"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|>:
下载完成后，需要修改权重文件中config.json文件，把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二：将FP8权重转换为BF16权重 介绍如何将DeepSeek官方发布的FP8权重转换为BF16的权重。用于生产环境的业务推荐使用此方式。具体操作步骤如下。 下载FP8的权重，下载地
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新构建新镜像。 注意：训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网，否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
h过大时关闭该特性。 投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型，llama1.1b作为小模型，启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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annotated_sub_sample_count Integer 已标注的子样本数量。 content_labeling Boolean 语音分割数据集是否开启内容标注，默认开启。 create_time Long 数据集的创建时间。 current_version_id String 数据集的当前版本ID。
具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程 引入几个变量：tcp协议，rank进程序号，worldsize开启的进程数量 分发数据：DataLoader中多了一个Sampler参数，避免不同进程数据重复 模型分发：DistributedDataParallel(model)
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SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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