--saver：检查模型保存名称。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir：权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model：tokenizer 路径。 --add-qkv-bias：为qkv这样的键和值添加偏差。 权重转换完成后，在/home/ma-user

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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ocessed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-use

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rocessed_for_ma_input/GLM3-6B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/GLM3-6B MODEL_PATH=/home/ma-user

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含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。 简繁体转换插件通常可以当做analyzer、tokenizer、token-filter或char-filter来使用。 简繁体转换插件的转换类型包含如下两种： s2t：将中文简体转换为中文繁体。

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llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本

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70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本

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llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本

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llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本

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70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中L

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--max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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--max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本

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含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。 简繁体转换插件通常可以当做analyzer、tokenizer、token-filter或char-filter来使用。 简繁体转换插件的转换类型包含如下两种： s2t：将中文简体转换为中文繁体。

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model.chat(tokenizer, '框出图中击掌的位置', history=history) print(response) # <ref>击掌</ref><box>(536,509),(588,602)</box> image = tokenizer.draw_bbox

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"layers":3}；分隔符方式时为json字符串，包含keyObject对象和tokenizer对象，keyObject内为键值对，键为demo_fields数组中元素的index，值为field_name，tokenizer对象为所用分隔符，整体例子为{"keyObject":{"0":"field1"

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program env.execute("Streaming WordCount with bolt tokenizer"); 修改完成后使用Flink命令进行提交。 flink run -class {MainClass} WordCount.jar

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, revision=revision ) device = 'npu:0' model = model.to(device) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, revision=revision) config

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 购买并开通模型运行所需的资源环境。 准备代码 准备AscendSpeed代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像，包括容器内资源检查

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本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。

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