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model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。 data_path：预训练数据集地址。
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新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单击“创建”，如果无法进行创建（当前权限仅包含ModelArts CommonOperations），表“ModelArts CommonOperations
新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单击“创建”，如果无法进行创建（当前权限仅包含ModelArts CommonOperations），表“ModelArts CommonOperations
表2 支持的模型类型和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co
model_config=wf.steps.ModelConfig(model_name=model_name, model_type="TensorFlow")), # ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps
--tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。
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表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps
表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 计算资源（vCPU） 规格单价 * 计算节点个数 * 计费时长 请参见ModelArts价格详情中的“规格价格”。
修改详细步骤如下所示： 选择指令微调类型 sft，复制sft_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 lora，复制lora_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。
可能跟OBS桶的存储类别有关，并行文件系统不支持图像处理，所以无法展示缩略图。 解决方案 以Chrome浏览器为例，“F12”打开浏览器Console，锁定该图片，获取图片链接并复制。
在弹出的“添加授权”窗口中，选择： 授权对象类型：所有用户 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。
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