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训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4.46
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准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
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订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题： AI Gallery（旧版）
本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑
在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT。 OUTPUT：训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。
在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT。 OUTPUT：训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。
是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写下方的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估：
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 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2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2 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
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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