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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。为了更加明确的区分不同
用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单击“创建”，如果无法进行创建（当前权限仅包含ModelArts CommonOperations），表“ModelArts
注册镜像”。 在“注册镜像”页面，“镜像源”选择上一步上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，“架构”选择“ARM”，“类型”选中“ASCEDN”和“CPU”，按需选择规格，单击“立即注册”。 图6 选择已上传的镜像源 Step9 构建推理代码 提前在ECS中构
软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.4.2版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址
")), # ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象，train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型类型和权重获取地址 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
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。为了更加明确的区分不同
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。为了更加明确的区分不同
第二个计费周期为：2023/04/08 23:59:59 ~ 2023/05/08 23:59:59 您需要为每个计费周期预先付费，计费公式如表2所示。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 计算资源 实例规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 请参见ModelArts价格详情中的“规格价格”。 上述示例配置的费用计算如下：
used_npus：拉起的每个py脚本使用几个NPU，如果为70b则填写4或8，7b 13b则填1。 model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。
used_npus：拉起的每个py脚本使用几个NPU，如果为70b则填写4或8，7b 13b则填1。 model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。
used_npus：拉起的每个py脚本使用几个NPU，如果为70b则填写4或8，7b 13b则填1。 model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。
默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE sft 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。
点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192
默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。
软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0
默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE sft 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。
点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192
默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。
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