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模型训练使用流程 AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型，可以用于NPU芯片训练。
MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生M
停止DevServer实例 功能介绍 停止DevServer实例。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{projec
删除DevServer实例 功能介绍 删除DevServer实例。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{pro
查询DevServer实例详情 功能介绍 查询DevServer实例详情。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{pr
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
启动DevServer实例 功能介绍 启动DevServer实例。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{projec
RemoteConstraint 参数 是否必选 参数类型 描述 data_type 否 String 数据输入类型，支持数据存储位置（OBS）、ModelArts数据集两种方式。 attributes 否 Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值：
sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
__WORKFORCE_SAMPLED_REJECTED__：采样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认 sample_time Long 样本时间，OBS最后修改时间。 sample_type Integer 样本类型。可选值如下： 0：图像 1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogV
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
LoRA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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
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SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所
LoRA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SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所
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