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"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
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Arts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6 LoRA训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
字段，标注文件的存储路径。 “annotation-format”: 描述标注文件的格式，可选字段，默认为“PASCAL VOC”。目前只支持“PASCAL VOC”。 “sample-type”：样本格式，0表示图片，1表示文本，2表示语音，4表示表格，6表示视频。 表4 PASCAL
--profile-results：profiling结果的输出地址，用于估算配比的重要数据，可重复使用及用于离线计算配比 --ratio-model：配比计算方法，当前仅支持"ProducerConsumer" --workload-results：定期将处理过的请求输出到该目录下，务必是一个空文件夹 --max-files：记录请求的最大文件数量
Profiler接口采集。文档中包含torch_npu.profiler.profile、dynamic_profile等多种采集方式。任意torch_npu版本均支持torch_npu.profiler.profile方式，而其他采集方式则要求特定版本的torch_npu（2024年0630之后版本）。
"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
rain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1
"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
"input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] MOSS 指令微调数据：本案例中还支持 MOSS 格式数据，标准的.json格式的数据，内容包括可以多轮对话、指令问答。例如以下样例： { "conversation_id":
rain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1
rain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix
手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel
shot数 llama3_8b 3200 8 采用默认值 llama3_70b 3200 4 [0, 1, 2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用tra
shot数 llama3_8b 3200 8 采用默认值 llama3_70b 3200 4 [0, 1, 2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理，因为没有框架的优化，执行时间最长。另一方面，由于是使用tra
手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel
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