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准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字，如果用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新
给子账号配置训练作业基本使用权限 场景描述 本文介绍训练作业场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用自定义镜像训练，数据和代码存放在OBS桶中。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 训练作业所需权限 业务场景
执行训练任务【旧】 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。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程，适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通，具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogV
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
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