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llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
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Gallery工具链服务。 硬件资源 选择支持运行该模型的硬件类型。 最低可运行规格 设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gallery工具链服务中使用该模型时，只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模型资产是否支持在单机多卡的资源节点上进行并行训练或推理。
ra/ 基于lora训练完成后生成的lora产物未合并时的权重文件。基于lora微调后模型进行增量训练时，需要传入此权重文件。 train_from_scratch false 用于指示模型是否从头开始训练，如果true模型将从一个全新的初始状态开始训练则不加载权重。【true or
制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <
在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数
total_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下： 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后，可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS
Conda，pip源已经配置好，可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源 Conda软件已经预置在镜像中，具体操作可以参见https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。
制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <
若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 Dockerfile 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网
在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a.登录容器镜像服务控制台，选择区域。中实际创建的组织名称，以下所有命令中的deep-learning都需要替换。 sudo docker tag
http_proxy=http://proxy.modelarts.com:80 \ HTTPS_PROXY=http://proxy.modelarts.com:80 \ https_proxy=http://proxy.modelarts.com:80 USER root
制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <
池。 如果是专属资源池，建议您进行以下排查： 排查专属资源池中是否存在其他作业（包括推理作业、训练作业、开发环境作业等）。 可通过总览页面，快速判断是否有其他模块的作业或实例在运行中，并进入到相关作业或实例上，判断是否使用了专属资源池。如判断相关作业或实例可停止，则可以停止，释放出更多的资源。
llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 3 llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
/v1/{project_id}/models 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。
/sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练 安装完成后，执行： accelerate
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