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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/”。
时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下载到“/cache”目录，解压以后使用。 如果文件较大，可以保存成多个“
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，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。 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-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
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。
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources
桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/” 用于存储MPI启动脚本与训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/mpi/log/”
桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/” 用于存储MPI启动脚本与训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/mpi/log/”
r资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成
当提示空间不足时，推荐使用EVS类型的Notebook实例。 参考如何在Notebook中上传下载OBS文件？操作指导，针对原有的Notebook，首先将代码和数据上传至OBS桶中。然后创建一个EVS类型的Notebook，将此OBS中的文件下载至Notebook本地（指新建的EVS类型Notebook）。
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}"
rts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh
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
ma2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 若您的
# 微调数据文件 方式二：通过OBS Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-ll
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