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SFT全参微调训练 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。
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
时间段输入 输入示例 输出结果 描述 60 2 mons 采用数字表示时间段，默认单位是day，可以是小数或负数。特别的，负数时间段，在语义上，可以理解为“早于多久”。 31.25 1 mons 1 days 06:00:00 -365 -12 mons -5 days 1 years 1
时间段输入 输入示例 输出结果 描述 60 2 mons 采用数字表示时间段，默认单位是day，可以是小数或负数。特别的，负数时间段，在语义上，可以理解为“早于多久”。 31.25 1 mons 1 days 06:00:00 -365 -12 mons -5 days 1 years 1
响应中的Content-Type头。指定对象被下载时的文件类型。 约束限制： 无 取值范围： 常见的Content-Type（MIME）列表参见如何理解Content-Type（MIME）(Node.js SDK) 默认取值： 无 Expires string 可选 参数解释： 响应中的E
响应中的Content-Type头。指定对象被下载时的文件类型。 约束限制： 无 取值范围： 常见的Content-Type（MIME）列表参见如何理解Content-Type（MIME）(Node.js SDK) 默认取值： 无 Expires string 可选 参数解释： 响应中的E
结构化模板：适用于日志结构比较复杂或需要自定义提取key-value键值的场景，可以通过内置系统模板或者自定义模板提取字段。 结构化后的日志数据可理解为数据库中的二维表，结构化配置完成后就可以使用SQL语句对提取的字段进行查询与分析。 使用限制 若未配置索引配置，结构化字段默认分词符为空
结构化模板：适用于日志结构比较复杂或需要自定义提取key-value键值的场景，可以通过内置系统模板或者自定义模板提取字段。 结构化后的日志数据可理解为数据库中的二维表，结构化配置完成后就可以使用SQL语句对提取的字段进行查询与分析。 使用限制 若未配置索引配置，结构化字段默认分词符为空
面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储
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。
LoRA微调训练 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。
LoRA微调训练 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。
面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储
方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
LoRA微调训练 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。
"Invalid token" } 状态码：403 Forbidden。 请求被拒绝访问。 返回该状态码，表明请求能够到达服务端，且服务端能够理解用户请求，但是拒绝做更多的事情，因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 { "error_code" : "LTS
务客户数据的管理权限。 应确保虚拟机迁移过程中重要数据的完整性，并在检测到完整性受到破坏时采取必要的恢复措施。 应支持云服务客户部署密钥管理解决方案，保证云服务客户自行实现数据的加解密过程。 数据备份恢复 云服务客户应在本地保存其业务数据的备份。 应提供查询云服务客户数据及备份存储位置的能力。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
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