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PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 - 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.28及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 - 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外，华为云还提供了以下销售许可证及软件著作权证书，供用户下载和参考。具体请查看合规资质证书。 图3 销售许可证&软件著作权证书 父主题： 安全
提供可靠的备份和灾难恢复机制，以确保数据不会因为硬件故障或自然灾害等原因而丢失。 提供透明的安全监控和事件响应服务，及时的安全更新和漏洞修补。 而云服务客户则需要执行以下任务： 将数据和应用程序加密，以保护数据的机密性和完整性。 确保模型的相关软件都得到及时的安全更新和漏洞修补。 遵守相关的合规性要求，如GDPR、HIPAA、PCI
目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示：
目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示：
ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 Step1 安装VS Code插件 在本地的VS Code开发环境中，如图1所示，在VS Code扩展中搜索“ModelArts-HuaweiCloud”并单击“安装”。
NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 EulerOS 2.0 (SP8) 内核版本 4.19.36-vhulk1907.1.0.h619.eulerosv2r8
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池监控信息。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码： 200 OK。
常用预置包，基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，例如PyTorch、MindSpore；常用的数据分析软件包，例如Pandas、Numpy等；常用的工具软件，例如CUDA、cuDNN等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Cond
在导入模型时，提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入，则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。 处理方法 精简模型或镜像后，重新导入。
不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4.45.0），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4.46.1），导致llama2系列模型与transformers不兼容导致报错，报错如图所示。
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