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/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SIZE=$((${MA_NUM_GPUS:-8} * ${VC_WORKER_NUM
在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。
通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI Gallery SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。
“支持IPV6” 默认关闭。开启该功能后，待在线服务部署完成，服务预测地址中的域名在公网解析时可解析为IPV6地址。 须知： 仅支持部署时开启，开启后不支持修改。 仅北京四支持该功能。
--host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。
description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg String 错误信息，status是3时，会出现该字段。
在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。
--host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。
--description TEXT Job description. --image-url TEXT Full swr custom image path.
content'] %}{% else %}{% set content = message['content'] %}{% endif %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ bos_token + '[INST] ' + content.strip
准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
发布资产 ModelArts_Market create_content 修改资产信息 ModelArts_Market modify_content 发布资产新版本 ModelArts_Market add_version 订阅资产 ModelArts_Market subscription_content
发布资产 ModelArts_Market create_content 修改资产信息 ModelArts_Market modify_content 发布资产新版本 ModelArts_Market add_version 订阅资产 ModelArts_Market subscription_content
Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。
transformers import AutoImageProcessor from torchvision.transforms import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor, RandomHorizontalFlip
Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务在不同区域时，对应Endpoint不同，可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com”。
准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
config.json样例模板 { "train_batch_size": "auto", "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping
例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。
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