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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${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
练容错检查 无条件自动重启，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考不同模型推荐参数、NPU卡数进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS
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
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
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
ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。 ModelArts服务不会保存用户的Token认证凭据，在后台作
分原始LLM模型，找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle
将弹性公网IP绑定到ECS，详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS，执行如下命令进行Docker安装。如已安装，请直接进入下一步。 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 执行如下命令安装Squid容器。 docker pull ubuntu/squid
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。
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
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。
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
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。
AscendCloud-LLM-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/model/{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
--ckpt-path $CKPT_PATH 如果要使用自己的prompt进行推理，可以修改用户自己推理脚本配置文件中prompt_path。例如在configs/opensora/inference/64x512x512.py配置文件中，使用了自己的prompt文件overfit.txt。 图9
存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用，则推荐用户编辑“子目录挂载”，创建自己的子目录进行划分。 图3 Notebook中选择弹性文件服务 Step2 使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo 打开已创
AscendCloud-LLM-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/model/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
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
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