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32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx
件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git
件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git
rch 1.8, ffmpeg 3和gcc 8，构建一个面向AI任务的镜像。 构建镜像 使用docker build命令从Dockerfile构建出一个新镜像。命令参数解释如下： “-t” 指定了新的镜像地址，包括{局点信息}/{组织名称}/{镜像名称}:{版本名称}，请根据实际
包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 表2 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers
执行，可以在下方的Terminal中看到代码输出信息。 如果执行较长时间的训练任务，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练任务，命令参考： nohup your_train_job.sh > output.log 2>&1 & tail
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： conda activate python-3.9.10 cd benchmark_tools
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： conda activate python-3.9.10 cd benchmark_tools
zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend
步骤一：准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelA
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： cd benchmark_tools python benchmark_parallel
包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.907代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，
语言模型脚本相对路径是tools/llm_evaluation/benchmark_tools/benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host
直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在ECS中，通过运行Dockerfile文
直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在ECS中，通过运行Dockerfile文
包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 表2 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： conda activate python-3.9.10 cd benchmark_tools
t add命令。在左下方输入本次提交的Message，单击“Commit”，相当于执行了git commit命令。 图8 提交修改内容 此时，可以在“History”页签下看到本地提交已成功。 图9 查看是否提交成功 单击“push”按钮，相当于执行git push命令，即可提交
再上传至SFS Turbo中。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
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