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obs:object:GetObject obs:object:PutObject 训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装SDK。如果本地未安装SDK，可参考（可选）本地服务器安装ModelArts SDK安装；如果本地已安装，则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见（可选）Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后，即可开始使用。
目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。
目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。
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”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time
“打开”，打开Notebook实例。 克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal，执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git
缺点：资源申请周期长，购买成本高，管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。
本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct Preference O
elArts进行训练或推理。您可以通过容器镜像服务（Software Repository for Container，简称SWR）制作并上传自定义镜像，然后再通过容器镜像服务导入ModelArts。SWR的更多信息请参见《容器镜像服务用户指南》。 与智能边缘平台的关系 Mode
elArts进行训练或推理。您可以通过容器镜像服务（Software Repository for Container，简称SWR）制作并上传自定义镜像，然后再通过容器镜像服务导入ModelArts。SWR的更多信息请参见《容器镜像服务用户指南》。 与智能边缘平台的关系 Mode
代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中： MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。
本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct Preference O
DevServer上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后
用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。 图1 为用户组授权 配置授权前，请先了解ModelArts各模块使用到的最小权限要求，如表1所示。 配置Mod
Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。 当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local && curl -k
注册自定义镜像 功能介绍 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/images
# 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。
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