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sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scrip
的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到
不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像，上传至容器镜像服务（SWR），选择从容器镜像中导入元模型，部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 服务部署
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明参考
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf" 父主题： 训练脚本说明
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
g_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
ng_qwen.py文件，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图所示。 图5 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
g_qwen.py文件，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
g_qwen.py文件，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图6所示。 图6 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
uto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题： 训练脚本说明参考
uto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题： 训练脚本说明参考
修改tokenizer目录下面modeling_qwen.py文件的第38和39行，修改后如图3所示。 图3 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
l） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 可以用一个run脚本把整个流程包起来。run.sh脚本的内容可以参考如下示例：
Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
|──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/
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