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Turbo的数据存储方案，不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS
Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/ta
Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/ta
查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关
查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
2版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户，需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题：
NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
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