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update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶，OBS并行文件系统，SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。
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baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook
sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
、minicpm、qwen-vl、internvl2、qwen2-vl、llava-onevision。 OUTPUT_NAME：输出结果文件名称， 默认llava。 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES：表示支持多个模型服务实例，同时支持模型并行，如 0,1:2,3
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
JobOutput(name="metrics", metrics_config=wf.data.MetricsConfig(metric_files=storage.join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
\"request\":{\"data\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"images\":{\"type\":\"file\"}}},\"Content-type\":\"multipart/form-data\"},\"response\":{\"data
ModelArts支持购买两种按需计费的资源池，包括公共资源池和专属资源池。 假设您计划购买按需计费的专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster > Standard资源池”中，单击“购买AI专属集群”，选择“计费模式”为“按需计费”，在页面左下角查看所需费用。费用指的是资源池根据所选配置计算的费用。
3026-X6c3N3eztX7cr3Arvqu/annotation/V001/V001.manifest", "file_path" : "s3://test-obs/classify/output/dataset-3026-X6c3N3eztX7cr3A
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
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