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选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+
选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh .
前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像（可选） 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.5.901）
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题： 调试与训练
dockerfile ├── build_image.sh # 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├─
镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
镜像更新升级 ModelArts包含开发环境、训练管理、推理部署三个功能模块，三个模块采用统一的流程提供基础镜像。这些镜像会不定期更新升级，修复已知漏洞。 父主题： 安全
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}参考获取镜像。 docker pull ${image_url} Step3 启动容器 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
镜像地址{image_url}参见表2 获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
您可以通过容器镜像服务（Software Repository for Container，简称SWR）制作并上传自定义镜像，然后再通过容器镜像服务导入ModelArts。SWR的更多信息请参见《容器镜像服务用户指南》。
您可以通过容器镜像服务（Software Repository for Container，简称SWR）制作并上传自定义镜像，然后再通过容器镜像服务导入ModelArts。SWR的更多信息请参见《容器镜像服务用户指南》。
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。
镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。
如果引擎版本选择“自定义”，则需要配置“镜像”参数，选择自定义镜像用于训练作业。 镜像 仅当预置框架的引擎版本选择“自定义”时才显示该参数，且是必填参数。 容器镜像地址的填写支持如下方式。 选择自有镜像或他人共享的镜像：单击右边的“选择”，从容器镜像中选择用于训练的容器镜像。
bin ├── pytorch_model-00010-of-00010.bin ├── pytorch_model.bin.index.json ├── qwen_generation_utils.py ├── qwen.tiktoken ├── README.md ├── SimSun.ttf
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