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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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
object 数据实际输入信息，异构作业只支持OBS。 表28 remote 参数 参数类型 描述 obs obs object 数据输入输出信息为OBS方式。 表29 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
object 数据实际输入信息，异构作业只支持OBS。 表28 remote 参数 参数类型 描述 obs obs object 数据输入输出信息为OBS方式。 表29 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。
使用obsutil命令将OBS桶中的所有数据拷贝到该目录即可。 obsutil cp obs://standard-qwenvl-7b /mnt/sfs_turbo -r -f -flat 结束后可以看到如下目录结构： /mnt/sfs_turbo ├── training_data
0105，报错日志：“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i]，重新部署服务进行预测。 父主题： 服务预测
前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并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
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并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
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并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
训练脚本存放目录说明 在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本，用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从gi
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表6 JobOutput
在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往OBS管理控制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表7 JobOutput
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