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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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
ascendfactory-cli方式启动（推荐） 相对于之前demo.sh方式启动（历史版本）的启动方式，本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果，免于计算，方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 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-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 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-6
执行训练任务（推荐） 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
场景介绍 阅读本文前建议您先了解以下内容： Stable Diffusion的基础知识，可参考Stable Diffusion github、Stable Diffusion wikipedia、diffusers github、Stable Diffusion with diffusers。
准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-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推理部署代码和推理评测代码
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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
准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-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推理部署代码和推理评测代码
发布技术文章（AI说） AI Gallery中的“AI说”，是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章，并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页，单击“AI说”，在下拉框中单击“AI说
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
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