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方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda create --name
述”，单击左下角“添加账号ID”。填写完成之后，然后单击“确定”。 邮箱作为团队管理中的唯一标识，不同成员不能使用同一个邮箱。您填写的邮箱地址将被记录并保存在ModelArts中，仅用于ModelArts团队标注功能，当成员删除后，其填写的邮箱信息也将被一并删除。 其中，“角色”
sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
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镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag String 镜像tag，长度限制64个字符， 支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 status String 镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。
元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。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
tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf
否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指
clear_hard_property 否 Boolean 是否清空难例属性。可选值如下： true：清空难例属性（默认值） false：不清空难例属性 description 否 String 版本描述信息，默认为空，长度为0-256位，不能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 Boolean
在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。 父主题： 业务代码问题
团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 否 String 数据集ID。 description 否 String 团队标注任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 task_id 否 String 团队标注任务ID。
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
超过1T。您可以通过专属资源池详情页面，规格页签，查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败，提示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建模型 使用大模型创建模型，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置：
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda create --name
MindSpeed git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d #推荐commit pip install -e . 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_ca
调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 如下以修改“job_id”为10的作业描述为例。 PUT https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10
-b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。
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