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本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程，且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
Integer 创建成功的资源池数量。 failed Integer 最近三天内创建失败的资源池数量，最大值为500。 pending Integer 等待中的资源池数量，通常是未支付的包周期资源池。 状态码：500 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
orkflow字样的所有工作流。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 查询到当前用户名下的所有Workflow总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow总数。
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。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
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 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 # WARNING #
参数错误 请检查填写的参数。 400 ModelArts.0107 The values of the request parameters ({0},{1}) are invalid. 请求的参数值 ({0},{1})是无效的. 检查提示的参数值是否是有效的。 400 ModelArts
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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Serve
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
zip软件包中的AscendCloud-CV-6.3.910-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时
Eagle的模型大小及结构，与基模型的某一层完全相同，这使得它的大小远远小于其基模型。解决了对于部分原始LLM模型，找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布的CSV文件的第一行是列名 false：发布的CSV文件的第一行不是列名 表3 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
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。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
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。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和l
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。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.4.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time
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