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--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
动文件。 当算法来源为自定义镜像，训练代码已预置在镜像中时，该参数可以为空。 Image Path(optional) SWR镜像的URL地址，例如swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/image-org/image-name:version。关于自定义镜像的说明，请参见自定义镜像介绍。
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
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
文件内容是多行JSON，每行JSON描述一个输入数据，需精确到文件，不能是文件夹； JSON内容需定义一个source字段，字段值是OBS的文件地址，有2种表达形式： 桶路径“<obs path>{{桶名}}/{{对象名}}/文件名”，适用于访问自己名下的OBS数据；您可以访问OBS服务的对象获取路径。<obs
模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必改】。训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
Standard专属资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？
peft版本升级到0.12.0 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
m.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。 SSL证书制作包含cert.pem和key
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
peft版本升级到0.12.0 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
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
baichuan2-13b 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
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
baichuan2-13b 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
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