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该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
重路径。backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b， --tokenizer也需要为/data/nfs/model/llama_7b，两者要完全一致。
全部通过：被驳回的样本，也会通过。 全部驳回：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 剩余全部驳回：样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。 父主题： Standard数据管理
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 约束与限制 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。
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（169.254.169.
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
device，0-7表示从0-7号卡，请按照实际NPU卡情况修改。 安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型，训练之前需要事先安装与之依赖的Python库。其中部分依赖库可以使用pip工具安装，执行如下脚本： # shell pip install rouge_chinese
重路径。backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b， --tokenizer也需要为/data/nfs/model/llama_7b，两者要完全一致。
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision
} ] } ``` local_rank_table.json格式说明 每个全量/增量实例都需要local_rank_table.json。下面以某一个增量实例为例，需要和global_rank_table.json中的增量信息完全对应，group_id为0。 ``` {
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示
创建和保存Manifest文件 需要先创建包含Manifest信息的对象，然后保存。Manifest信息请见表2。路径支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。 manifest_info.save(path, session=None, save_mode="w")
创建和保存Pascal VOC文件 需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，然后保存。Pascal VOC信息请见表2。路径支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。 pascal_voc.save_xml(xml_file_path, save_mode='w'
存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 访问方式 在BMS中通过网络协议挂载使用，支持NFS和CIFS的网络协议。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。
} ] } ``` local_rank_table.json格式说明 每个全量/增量实例都需要local_rank_table.json。下面以某一个增量实例为例，需要和global_rank_table.json中的增量信息完全对应，group_id为0。 ``` {
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