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3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-3rdLLM-*.zip 上传代码之后需要修改llm_t
将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目
on", "obs:object:ListMultipartUploadParts", "obs:object:AbortMultipartUpload", "obs:object:GetObjectAcl"
CommonOperations权限只能二选一，不能同时选。 SFS弹性文件服务 弹性文件服务SFS Turbo的所有权限。使用SFS服务时需要配置。 ECS弹性云服务器 弹性云服务器所有权限。使用ECS服务时需要配置。 SWR容器镜像仓库 容器镜像仓库所有权限。使用SWR服务时需要配置。同时，还需开通SWR组织权限。
sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中DockerFIle构建新镜像：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会尝试自动下载三方依赖源码并安装依赖的pip包，并将以上源码打包至镜像环境中； 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
String 创建时间。 name 否 String 执行记录名称。 execution_id 否 String 工作流执行ID。 description 否 String 执行记录描述。 status 否 String 执行记录状态。 workspace_id 否 String 工作空间ID。
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
HttpEntity entity = MultipartEntityBuilder.create().addBinaryBody("images", file).setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA).setCharset(Consts
ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
s的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并
sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建doc
sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建doc
“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建doc
bos_token + '[INST] ' + content.strip() + ' [/INST]' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ ' ' + content.strip() + ' ' + eos_token }}{% endif
Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台，单击“开发空间 > Notebook”，在Notebook实例列表里找到对应的实例，选择“更多 > 保存镜像”。 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。
912-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asc
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