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由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 步骤3 启动训练脚本
--max-num-batched-tokens：prefill阶段，最多会使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。
co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker
2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）。 “资源池”：选择公共资源池或专属资源池，此处以公共资源池为例。 “类型”：推荐选择GPU。 “规格”：推荐选择GP Tnt004规格，如果没有再选择其他规格。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。参数确认无误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。
授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建、更新、删除权限，只有使用权限。推荐给子用户配置此权限。 ModelArts CommonOperations 必选 如果需要给子用户开通专属资源池的创建、更新、删除权限，此处要勾选ModelArts
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 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1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1 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 训练策略类型
步骤5：清除相应资源 准备工作 本地已安装2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具，推荐Windows版本，社区版或专业版均可，请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 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1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1 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 训练策略类型
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ctl工具或k8s API来下发作业。此外，ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能，方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite Cluster进行使用。 资源开通：您需要开通资源后才可使用Lite Cluster，在开通资源前，请确保完
段，提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicun
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新下发的训练作业会以第一优先级进行排队。如果排队时间超过30分钟，训练作业会自动退出。该现象表明资源池规格任务紧张，训练作业无法正常启动，推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业，容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线）
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