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启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{work_dir}为容器挂载路径 ①是否为PPO强化训练；
步骤三：启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory下修改启动脚本，其中{work_dir}为容器挂载路径
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
"sample_type" : 0, "labels" : [ ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/detect/data/dataset-car-and-person/IMG_kitti_0000_000016
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
在pipeline应用准备章节，已经下载到sd的PyTorch模型（/home_host/work/runwayml/pytorch_models）。进入工作目录： cd /home_host/work 新建Python脚本文件“parse_models_shape.py”用于获取shape
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 语言模型脚本相对路径是too
com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（
com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 语言模型脚本相对路径是too
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 语言模型脚本相对路径是too
样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。 key_sample_output String 主动学习中难例的输出路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
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