LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练 步骤1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。

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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。

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基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对微调数据集进行数据标注 创建模型微调任务 父主题： 管理模型

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创建微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。

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] } 为策略绑定API 单击策略名称，进入策略详情。 在API列表区域选择环境后，单击“绑定API”。 筛选API分组以及发布环境，勾选所需的API。 支持通过API名称或标签筛选API，标签为创建API时定义的标签。 单击“确定”，绑定完成。 如果单个API不需要绑定此策略，单击API所在行的“解绑”。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。

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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。

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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所

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APIC如何对流量进行控制？ 您可以通过流控策略控制单位时间内API被访问的次数，保护后端服务，详情请参考流量控制。 默认的流控策略是单个API的访问不超过6000次/秒，如果您未创建流控策略，APIC会执行默认流控策略。您可以在ROMA Connect实例控制台“实例信息”页面

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API访问控制策略不生效怎么办 问题描述 您已设置API访问控制策略，但是不满足策略要求的IAM用户仍然可以通过API访问华为云。 解决方法 可能原因：您已设置的API访问控制策略暂未生效。 解决方法：API访问控制策略应用后，将在2小时内生效，请耐心等待。 可能原因：API访问

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控制 控制连接器包含“中断”、“条件判断”、“继续”、“遍历集合元素”、“分支”、“数据分片”、“多分支条件”、“终止”、“流程块”、“循环”、“异常监控和处理”执行动作。 连接参数 控制连接器无需认证，无连接参数。 中断 中断（break），设置了中断节点，流运行到中断节点后，

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控制 控制连接器包含“中断”“条件判断”“继续”“遍历集合元素”“分支”“数据分片”“多分支条件”“终止”“流程块”“循环”“异常监控和处理”执行动作。 连接参数 控制连接器无需认证，无连接参数。 中断 中断（break），设置了中断节点，流运行到中断节点后，不会再往后面执行，并

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开通智驾模型微调服务 在使用智驾模型服务模型微调功能之前，需先开通智驾模型微调服务。开通后，当模型微调状态为“运行中”，会根据创建模型微调任务时选择的资源按需计费。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 在“模型微调”模块，单击操作栏中的“开通服务”。

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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行

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收藏预置微调数据集 支持将平台预置微调数据集进行收藏，收藏后可便捷地在模型微调任务中使用。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 收藏预置微调数据集 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“数据集”页签。

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tGLM3-6B大模型服务API在线调用、大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优，按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。 适用计费项 AI原生应用引擎的以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 计费项 说明 ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用 根据实际输入和输

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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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