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购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置： 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置
docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sy
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
在宿主机上安装tensorboard并启动。 pip install tensorboard #安装 tensorboard --logdir=/home/tensorboard --bind_all #启动 启动成功后如下图所示。 图2 启动tensorboard 在浏览器访问
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
选择“对象存储服务OBS”或“并行文件系统PFS”作为存储位置。 选择“存储位置”：设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。“存储位置”不能设置为OBS桶的根目录，需设置为对应OBS桶下的具体目录。 选择“凭据”：选择已有的凭据或
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
（可选）设置中转目录：中转目录支持OBS路径和SFS盘挂载路径。如果已经在步骤3配置，此处会自动显示中转目录。 如果设置的是OBS路径，单击“提交作业”后，插件会自动将当前打开的项目文件整体上传至OBS中转目录上。 图6 设置中转目录 设置输入路径：本地项目对应的输入文件设置为输入路径。
构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。 docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sys/fs/c
部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。 docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sys/fs/c
在OBS桶中，创建文件夹，准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm
2312-aarch64-snt9b-20240312154948-219655b docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --name sdwebui
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export conta
grep net.ipv4.ip_forward Step2 启动镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。训练默认使用单机8卡。
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