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<cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>：精度测试配置的yaml文件地址，指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_
、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm Toolkit如何连接Notebook。 视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。
PlaceholderType.STR, description="请输入一个1至64位且只包含大小写字母、中文、数字、中划线或者下划线的名称。工作流第一次运行建议填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep(
Server驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama3 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-l
X86_64：x86处理器架构。 AARCH64：ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下：
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 # 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBS
Standard镜像相关 不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 如何登录并上传镜像到SWR？ 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量？ 如何通过docker镜像启动容器？ 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ Mod
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
密方法的引用。程序加载时会通过import_lib加载认证凭据信息。 配置文件中配置密文的格式“iam_ak={Crypto}cipher”，其中cipher会在配置项读取认证凭据信息时被解析传递进decrypt_func方法中，进行解密。 其他类似自定义加密的方法，会在保存Token到本地时进行加密。
0/16~24，子网掩码可选范围8-28。 IPV6：开启IPv6功能后，将自动为子网分配IPv6网段，暂不支持自定义设置IPv6网段，该功能一旦开启，将不能关闭。（如果创建网络时未勾选开启IPv6，也可在创建网络后在操作列单击“更多>启用IPv6”，如图2） 图1 创建网络 图2 启用IPv6 单用户最多可创建15个网络。
Turbo，最后输入PV名称。 接下来需要通过访问集群节点，挂载SFS Turbo。 可通过ssh登录CCE集群中的某个节点（ssh使用的是eip地址）。 创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ，命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中，挂载命令如下截图：
Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码：404 表13 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。
flower_photos.zip └── mindspore_model ├── logs │ └── xxx-xxx-xxx--0.log ├── output │ └── 20220627-105226-resnet50-224 └── mindspore-image-models.zip 提交训练作业常见问题
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
6、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT
PlaceholderType.STR, description="请输入一个1至64位且只包含大小写字母、中文、数字、中划线或者下划线的名称。工作流第一次运行建议填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep(
6、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0
6、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT
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