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频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
String 工作流来源，可选值为ai_gallery，表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。
入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析
DataConsumptionSelector：用于在多个依赖节点的输出中选择一个有效输出作为数据输入，常用于存在条件分支的场景中（在构建工作流时未能确定数据输入来源为哪个依赖节点的输出，需根据依赖节点的实际执行情况进行自动选择） 表4 Dataset 属性 描述 是否必填 数据类型 dataset_name
erCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
erCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。
频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第
=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）、in（包含）、or（或）。 left Object 节点执行条件为true时的分支。 right Object 节点执行条件为false时的分支。 表11 WorkflowSubgraph 参数 参数类型 描述 name String 子图名称。
8*Ascend lora/dpo gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-3 1*节点 & 4*Ascend 以上参数为未开启NPU FlashAttention融合算子，上述参数值仅供参考，请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy
格资源。 图2 选择实例规格 实例规格切换需要该规格所在的集群有其他规格才可以执行，当前上线的部分规格所在集群无其他规格，切换的时候会显示为空，所以不可进行切换，如北京四、上海一的GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核 32GB规格。 修改Notebook SSH远程连接配置
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Cre
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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