基本信息用于管理和描述测试用例，包含名称（必填）、编号、标签、用例等级、处理者、归属目录、描述、前置条件、测试步骤、预期结果。 脚本路径即自定义自动化用例在代码仓的相对路径。 登录CodeArts首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试用例” 。

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toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。 cd koyha_ss cp run_* sd-scripts cp kohya_finetune.toml sd-scripts cd sd-scripts vim run_finetune.sh vim kohya_finetune.toml

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toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。 cd koyha_ss cp run_* sd-scripts cp kohya_finetune.toml sd-scripts cd sd-scripts vim run_finetune.sh vim kohya_finetune.toml

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appspec.yml 表1 软件包目录及文件说明 目录 说明 scripts 必选目录，该目录下存放的是生命周期脚本。 在创建应用时，可以根据生命周期脚本的位置指定执行命令。比如install阶段，指定"bash scripts/install.sh"，执行安装脚本。 软件包应用支持的生命周期如下：

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/v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/scripts/echoTime 开启审批开关的情况下，删除脚本。 DELETE /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/scripts/echoTime { "approvers": [

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/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.907代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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dbase-init配置文件，查看其中的local_scripts_path参数配置的路径，cloudbase-init会从这个路径去执行需要执行的脚本。 根据cloudbase-init配置文件中的local_scripts_path参数，再将bms-network-config

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yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/scripts/{script_name}/instances/{instance_id}/stop 参数说明 表1 URI参数说明 参数名 是否必选

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ip ro 修改网络配置文件。 执行vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0命令打开“/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0”文件，将网络信息由动态改为静态注释，或者删除“PERSIST

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sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建do

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.908代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install

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sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建do

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sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建do

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.910代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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该目录下存放的是用户软件包的可执行信息，比如可执行的bin文件，依赖的压缩包文件等。 scripts 该目录下存放的是生命周期脚本。 在创建应用时，可以根据生命周期脚本的位置指定执行命令。比如install阶段，指定"bash scripts/install.sh"，执行安装脚本。 软件包应用支持的生命周期如下：

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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