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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2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
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2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
SFT全参微调训练 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微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
SFT全参微调训练 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微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决？ 问题现象 原因分析 密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问，如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏，可以尝试： 登录控制台，搜索“数据加密服务
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1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1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下：
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决？ 问题现象 或 原因分析 Notebook实例重新启动后，公钥发生变化，OpenSSH核对公钥发出警告。 解决方法 在VS Code中使用命令方式进行远程连接时，增加参数"-o
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
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