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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NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh

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GET /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/scripts 响应示例 成功响应 HTTP状态码 200 { "total": 1, "scripts": [ { "configuration":

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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-6.3.909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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执行以下命令，打开/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0中的配置。 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0中的配置。 BOOTPROTO=static

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script_cover_url String 剧本封面下载url。 script_type String 脚本类型，即视频制作的驱动方式。默认TEXT TEXT: 文本驱动，即通过 TTS 合成语音 AUDIO: 语音驱动 text String 台词脚本。 create_time String

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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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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_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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在后续训练步骤中，训练作业启动命令中包含sh scripts/install.sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前

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/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/tokenizers/Llama2-13B tokenizer路径，即：原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_tr

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/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install

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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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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_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b

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NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh

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ook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 由于训练启动命令也会执行sh scripts/install.

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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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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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|──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 数据目录结构 |── processed_for_input

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