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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":
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 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
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 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
sh脚本测试ModelArts训练整体流程。 如果预置脚本调用结果不符合预期，可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载，因此代码、数据的导入会更简单，甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sf
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 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
制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集标注节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象，当前仅支持Dataset， DatasetConsumption， DatasetPlaceholder，LabelTask，LabelTaskPl
最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size：
化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。 GPT2 GPT2（Generative Pre-trained Transformer 2），是O
= list(map(lambda x: x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00
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myhuaweicloud.com/modelarts/custom-image-build/install_on_ubuntu1804.sh 当前仅支持ubuntu系统的脚本。 在docker机器中并执行如下命令，即可完成环境配置。 bash install_on_ubuntu1804.sh
= list(map(lambda x: x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00
epoch) test(model, device, test_loader) 保存模型 # 必须采用state_dict的保存方式，支持异地部署 torch.save(model.state_dict(), "pytorch_mnist/mnist_mlp.pt") 推理代码
以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式，将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参
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