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模型训练有多种训练框架来源，具体可以参考准备模型训练镜像。 ModelArts Standard平台提供了模型训练常用的预置框架，可以直接使用。 当预置框架不满足训练要求时，支持用户构建自定义镜像用于训练。 准备训练数据 训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。 当
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.908版本相对于6.3.907版本新增如下内容：
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的
为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
SchedulePolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 required_affinity 否 RequiredAffinity object 训练作业亲和要求 priority 否 Integer 训练作业优先级 preemptible 否 Boolean 是否可以被抢占(tag:hcs) 表52
PT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json或jsonl格式的数据，数据集中的每个样本包含的标签保持一致，且必须包含text标签。实际训练过程中只会读取该字段。
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的
default="True", description="是否使用混合精度, 混合精度可以加速训练，但是可能会造成一点精度损失，如果对精度无极严格的要求，建议开启")), wf.AlgorithmParameters(name="xla_compile", value=wf
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
moe_ep=16。 NPU_MEMORY_FRACTION：表示显存比。 修改config.json文件中的服务化参数。config.json文件修改要求和样例参考附录：config.json文件。 cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/
术支持购买Lite Server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Lite Server资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 模型 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2
技术支持购买Lite Server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Lite Server资源和Ascend Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1
--max-cpu-loras=32 --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。
--max-cpu-loras=32 --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。
当“MA_RUN_METHOD=torchrun”时，表示ModelArts Standard平台使用torchrun命令启动训练作业的“启动文件”。 要求PyTorch版本大于等于1.11.0。 单机时，ModelArts Standard平台使用如下命令启动训练作业的“启动文件”。 torchrun
Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息： 左上角选择Raw，不要选择Socket.IO（一种WebSocket实现，要求客户端跟服务端都要基于Socket.IO），地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
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