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deLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。 |——AscendCloud-LLM ├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm
错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等
# config配置文件目录 |──config/ # 配置文件 |──deepspeed/ # deepspeed配置json文件 |──performance_cfgs
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
result))) 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingfa
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
把ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件、模型依赖包、数据集、Dockerfile文件都上传至ECS，上传步骤可参考本地Windows主机使用WinSCP上传文件到Linux云服务器。 文件上传后目录如下： <ECS_folder> ├── attention_processor
上传OBS的文件规范： 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片
使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件 下载puttygen，并双击运行puttygen。 单击“Load”，上传.pem密钥（即在创建Notebook实例时创建并保存的密钥对文件）。 单击“Save private key”，保存生成的.ppk文件。.ppk文件的名字可以自定义，例如key
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGI
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGI
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGI
模型文件目录下不能出现dockerfile文件，需要去掉模型文件目录下存在dockerfile文件。 图2 构建日志：dockerfile文件目录有问题 pip软件包版本不匹配，需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错：“exec /usr/bin/sh:
datasets /home/ma-user/datasets 把上述代码文件、模型依赖包、数据集、Dockerfile文件都上传至ECS，上传步骤可参考本地Windows主机使用WinSCP上传文件到Linux云服务器。 文件上传后目录如下： <ECS_folder> ├── diffusers_sdxl_lora_train
创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您
创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使
chema保持一致。如果数据格式不合法，会将数据置为null，详见表4。 导入的csv文件要求如下：需要选择文件所在目录，其中csv文件的列数需要跟数据集schema一致。支持自动获取csv文件的schema。 ├─dataset-import-example │ table_import_1
“添加文件”，进入上传文件页面。 运行文件的开发要求请参见准备AI应用运行文件app.py。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或
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