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torchvision_npu-0.16.*.whl Step6 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图5 复制登录指令 Step7 上传镜像 在ECS服务器中输
下载多节点日志。用户也可以在创建训练作业时打开永久保存日志按钮，保存训练日志至指定OBS路径。 针对使用Ascend规格创建的训练作业，部分系统日志暂不支持直接在训练日志窗口下载，请在创建训练作业时指定OBS路径用于保存训练日志。 图6 下载日志 搜索关键字 用户可以在系统日志右上角的搜索框搜索关键字，如图7所示。
1/buildkit-v0.15.1.linux-arm64.tar.gz # 创建解压的目录 mkdir /usr/local/buildkit # 解压到指定的目录 tar -zxf buildkit-v0.15.1.linux-arm64.tar.gz -C /usr/local/buildkit
息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如下所示。 父主题： 历史待下线案例
息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如下所示。 图1 GPU规格运行日志信息
用户基于外部镜像文件或裸金属服务器创建的个人镜像，仅用户自己可见。包含操作系统、预装的公共应用以及用户的私有应用。选择私有镜像创建，可以节省您重复配置服务器的时间。 表5 选择网络参数说明 参数名称 说明 虚拟私有云 配置Server的虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VP
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Suppor
version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 process_parameter
/home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
/home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
ascendfactory-cli train xx.yaml model-name exp_name 相对于6.3.911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确
如果在自定义镜像的“模型文件”下上传了“gallery_inference/inference_params.json”文件，则在推理启动脚本中需要使用环境变量来指定“inference_params.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.jso
注对象，然后单击完成标注。 多边形。也可使用快捷键【2】。在标注对象所在范围内，鼠标左键单击完成一个点的标注，沿着物体的形状边缘，通过鼠标指定多个点，最终单击到第一个点的位置，由所有的点组成一个多边形形状。使得需标注的对象在此标注框内。 圆形。也可使用快捷键【3】。在标注对象中，
--trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memo
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step4 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step5 获取推理基础镜像 建议使用官
ascendfactory-cli train xx.yaml model-name exp_name 相对于6.3.911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的
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