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|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights
多机必填，单机忽略。节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方
多机必填，单机忽略；节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
多机必填，单机忽略；节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。
SD 3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导（6.5.901） SD3.5是一个多模态扩散转换器（MMDiT）文本到图像模型，在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面具有改进的性能。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id，默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下： 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
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如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id，导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置，则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表，详细参数请参见表3。 inference-loc 否 当此文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。
指定每一页展示作业参数的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引。 如果需要分页，请设置“page”参数值为“1”。 默认“page”参数值为“0”，不支持分页。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数
LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
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