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python3 python3-pip && \ pip3 install --trusted-host https://repo.huaweicloud.comxxx -i https://repo.huaweicloud.comxxx/repository/pypi/simple
际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改 Step3 启动训练脚本 启动训练前需修改启动训练脚本demo.sh 内容。具体请参考•修改启动脚本。 对于falcon-11B训练任务开始前，需手动替换tokenizer中的config.json，具体请参见falcon-11B模型。 修改完yaml配置文
Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_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。 表1
多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。
的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和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。
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。
Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤3 启动训练脚本 请根据步骤2 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。
Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_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。 表1
Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和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。 表1
步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_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。 表1
步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和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。 表1
完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为模型 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 Step3 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{w
描述 accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate Double 样本的通过率。 rejected_sample_count Integer 驳回的样本数目。
见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
附录：rank_table_file.json文件 rank_table_file.json文件样例如下，需要根据实际修改server_count，device_ip，server_id，container_ip参数，每台机器上的rank_table_file.json文件内容一
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