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表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 Standard开发环境 想不想让一张静态的照片动起来 林欣 基于TensorFlow训练轻量化ssdlite_mbv2人脸手机检测模型 AI练习生
MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface.co
MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称
all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称
MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户，拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts CommonOperations ModelArts操作用户，拥有所有ModelArts
表2 模型实例包含的文件 文件名称 描述 config.json 模型配置文件。 model.safetensors或pytorch_model.bin 预训练模型的权重文件。 tokenizer.json （可选）预处理器的词表文件，用于初始化Tokenizer。
表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户，拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts CommonOperations ModelArts操作用户，拥有所有ModelArts
方式二：通过查看ModelArts-Ascend代码仓库，根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 团队标注成员邮箱。 samples 否 Array of SampleLabels objects 更新的样本列表。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 团队标注成员邮箱。
表7 package结构数组说明 参数 是否必选 参数类型 描述 package_name 是 String 依赖包名称。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 package_version 否 String 依赖包版本，如果不强依赖于版本号，则该项不填。
MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。
text_entity：文本命名实体 object_detection：对象检测 audio_classification：声音分类 audio_content：声音内容 audio_segmentation：声音起止点 name 是/否 对于分类是必选字段，对于其他类型为可选字段，本示例为图片分类名称
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