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模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/model/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改 adapter_name_or_path /home/ma-u
于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OB
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
earning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。 以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 Step2 上传镜像到SWR 此小节介绍如何上传镜像至容器镜像服务SWR的镜像仓库。 登录SWR后，使用docker
/scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory;
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS
String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8
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