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使用Cloud Shell调试生产训练作业 ModelArts Standard提供了Cloud Shell，可以登录运行中的容器，用于调试生产环境的训练作业。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件：给子账号配置允许使用Cloud
"registry-mirrors":[ "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.jianmuhub.com", "https://huecker.io", "https://dockerhub.timeweb.cloud", "https://dockerhub1
由于欧拉源上没有git-lfs包，所以需要从压缩包中解压使用，在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
heckpoints目录下。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.c
执行训练任务（推荐） 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。
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main (需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
ModelArts-Console访问地址 华北-北京四 https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataLabel?tabActive=labelConsole 华北-北京一 https://console.huaweicloud
json，放在weights文件夹下。 下载链接：https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main 下载text_encoder权重，放在weights_t5文件夹下。 下载链接：https://huggingface.co/
如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "duration": 33000, "service_url": "https://console.huaweicloud
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b
下载CogVideoX1.5 5b模型，huggingface地址如下 https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B 准备数据集 数据集可参考使用如下数据集 https://huggingface.co/datasets/Wild-Hea
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
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