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预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
ControlNet... AI说 为医生打造专属数字分身! AIGC：人工智能生成内容的崛起与未... ModelArts JupyterLab常见问题解决... 聊聊超级快的图上多跳过滤查询 查看更多 收起 场景化AI案例，AI落地零门槛 AI达人 马上申请 多样化AI资产，AI开发更高效 资产贡献榜
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
规格接口获取引擎规格ID。 train_url 否 String 训练作业的输出文件OBS路径URL，默认为空，如“/usr/train/”。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/train/”。 user_image_url
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”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 父主题：
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
服务实现与Internet、云内私网、跨云私网互通。 免费使用 管理控制台 怎么搭建私有云平台 私有云平台如何运维 私有云平台的最佳实践 怎么搭建私有云平台 搭建私有云平台的准备工作 在创建私有云平台之前，您需要根据具体的业务需求规划虚拟私有云的数量、子网的数量、IP网段划分和互
搭建实时报警平台 场景说明 方案设计 实施步骤 父主题： 最佳实践
ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存
专属资源池创建训练作业 创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 父主题： 训练作业
现在我本地有写好的用来训练的code，是一个文件夹，里面有多个py文件，有一个trian脚本，请问我怎么在平台上训练，直接把整个文件夹上传吗因为train.py里有读取数据的操作，那我把数据传到OBS里后数据路径请问要怎么写，能够读取到吗，求大神答疑
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J
低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示：
5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 AIGC工具tailor使用指导
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