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增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
--ckpt-path $CKPT_PATH 如果要使用自己的prompt进行推理，可以修改用户自己推理脚本配置文件中prompt_path。例如在configs/opensora/inference/64x512x512.py配置文件中，使用了自己的prompt文件overfit.txt。 图9
作业类型的支持。 自助专属池网络打通：可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属的网络。若需要在专属资源池的任务中访问自己VPC上的资源，可通过“打通VPC”来实现。 更加完善的集群信息：全新改版的专属资源池详情页面中，提供了作业、节点、资源监控等更加全面的集
针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用，则推荐用户编辑“子目录挂载”，创建自己的子目录进行划分。 图2 Notebook中选择弹性文件服务 使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo 打开已创建的Note
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
用率”。 图4 资源监控 分享副本到AI Gallery。单击右上角的，将修改后的Notebook样例保存分享到AI Gallery中，供自己或他人学习使用。 图5 分享到AI Gallery 分享成功后，通过分享链接可以打开分享的副本，也可以在AI Gallery中找到分享的Notebook。
工作空间名称。长度限制为4-64字符，支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称，用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。 id String
如果您是初次使用专属资源池，建议您可从本章节开始，了解ModelArts提供的资源池详细说明。 在对专属资源池有一定了解后，如果您需要创建一个自己的专属资源池，您可参考创建Standard专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后，可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。
Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_name}：容器镜像的名称。 通过容器名称进入容器中。 docker exec -it ${container_name}
准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
数据集”：共享了数据集。 AI Gallery的数据模块支持数据集的共享和下载。在AI Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”：共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI
况。建议避免作业中存在多进程，多节点并发读写同一文件的情况。 检查报错的路径是否为OBS路径 使用ModelArts时，用户数据需要存放在自己OBS桶中，但是训练代码运行过程中不能使用OBS路径读取数据。 原因： 训练作业创建成功后，由于在运行容器直连OBS服务进行训练性能很差，
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