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28和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
Turbo网段不能与172网段重叠，否则会和容器网络发生冲突，因为容器网络使用的是172网段。 如果不满足条件，则修改SFS Turbo的VPC网段，推荐网段为10.X.X.X。具体操作请参见修改虚拟私有云网段。 如果满足条件，则继续下一步。 查看SFS Turbo的VPC网段的安全组是否被限制了。
据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。 ModelArts服务涉及对互联网开放的Web应用，采用了统一推荐的Web安全组件防范Web安全风险，并且通过WAF进行安全防护。 所有承载ModelArts服务的主机部署了主机安全防护产品。包括不限于华为自研HSS或计算安全平台CSP。
型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围随机生成输入，用相同的输入分别在N
28和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。
像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。
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
本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Server，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。训练至少需要单机8卡，推理需要单机单卡。 表1 环境要求 名称
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
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径
28和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
completed ”。如果OAuth鉴权的token过期，则此时再push会弹框让输入用户的token或者账户信息，按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式，如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决？ 图10 提交代码至GitHub仓库
28和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
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
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 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 安装Docker。 检查docker是否安装。
copy_parallel('obs://bucket-name/dir1/dir2/', '/cache') 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 7 llama3-8b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
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