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Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下： 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后，可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像，随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_t
oRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装SDK。如果本地未安装SDK，可参考（可选）本地服务器安装ModelArts SDK安装；如果本地已安装，则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见（可选）Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后，即可开始使用。
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过ECS中构建新镜像的方式来部署训练环境。可以在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过ECS中构建新镜像的方式来部署训练环境。可以在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。
Lite Server使用裸金属服务器时，如果升级/修改操作系统内核或者驱动，很可能导致驱动和内核版本不兼容，从而导致OS无法启动，或者基本功能不可用。 如果需要升级或修改，请联系华为云技术支持。 ModelArts Lite Server使用ECS服务器时不支持重装操作系统，部分区
oRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
盘资源。ModelArts Lite Server支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
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