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执行SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
执行LoRA微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
后续操作步骤中会提示 ├── llama2-13b-hf |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选）
①更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install
析，更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。 模型转换失败时如何查看日志和定位原因？ 在模型转换的过程，如果出现模型转换失败，可以参考以下步骤查看日志并定位原因： 设置DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 # shell export GLOG_v=0
据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
态由“创建中”转变为“异常”，训练作业详情界面“规格信息”为“--”。 原因分析 调用接口传入了CPU规格的专属资源池不支持的参数。 处理步骤 检查API请求的请求体中是否存在“flavor_id”参数，CPU规格的专属资源池不支持使用“flavor_id”参数。 父主题： API/SDK
使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。 在“创建应用”页面，填写相关参数。
见表2。 docker pull {image_url} Step3 下载并安装软件 在宿主机上创建目录/root/comfyui，将下面步骤中所有的文件放到/root/comfyui目录下。 下载模型，模型下载地址：SD1.5模型地址 ，SDXL下载地址。根据自己的需要下载对应的模型。
”目录下。 已经准备好数据集的输出位置，用于存放输出的标注信息等文件，例如“/test-obs/classify/output/”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens
aml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作，开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type：必选参数，训练作业使用的AI框架类型，可参考步骤5查询的返回结果。 train_instance_type：必选参数，训练实例类型，这里指定'local'即为在notebook中进行训练。
数。系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径，请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中，训练代码需包含以下步骤： （可选）引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法的时候，如果您的模型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。
"default": 24, "help": "每多少步记录一次步骤" }, { "name": "save_strategy"
据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── model #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B
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