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微调指令的模板 self.prompter 将数据集中 instruction、input、output 关键字的内容进行拼接，并用于训练。拼接方式如下，其中 {instruction}、{input}、{output} 分别对应数据集中 instruction、input、output
_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
ing）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
户的授权内容，查看授权详情。如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。 图1 权限管理 图2 查看权限详情和去IAM修改委托权限 图3 给委托添加授权 将镜像设置成私有镜像 登录容器镜像服务（SWR），左侧导航栏选择“我的镜像”，查看镜像详情，单击右上角“编辑”按钮，把镜像类型修改为“私有”。
从MRS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
规范，否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 当托管的是自定义镜像时，上传的模型文件要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：微调训练常见问题解决。 2、训练中遇到"ImportError: This modeling file requires the following packages
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题：
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题：
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
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