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train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4>
请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机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。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机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。 启
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机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。 启
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机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。 启
glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机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。 启
Step3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机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。 启
请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机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。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed
请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机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。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed
} ] } 数据域迁移算子（CycleGan算子） 基于CycleGAN用于生成域迁移的图像，即将一类图片转换成另一类图片，把X空间中的样本转换成Y空间中的样本。CycleGAN可以利用非成对数据进行训练。模型训练时运行支持两个输入，分别代表数据的原域和目标域，在训练结束时会生成所有原域向目标域迁移的图像。
glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4>
train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4>
train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4>
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
"kind" : "job", "metadata" : { "name" : "workflow-4a4317eb49ad4370bd087e6b726d84cf" }, "spec" : { "resource" : {
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
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