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AICP算力平台

AICP面向用户提供一站式大模型开发和推理服务，覆盖大模型开发和部署的全流程，包括从数据接入、模型训练、模型管理、模型压缩、模型加密、模型推理的全流程。
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AICP算力平台 文档 模型仓库 创建模型 从训练任务创建
{{sendMatomoQuery("AICP算力平台","从训练任务创建")}}

从训练任务创建

更新时间：2024-09-04

功能说明

从训练任务创建模型的功能旨在通过预定义的训练任务，自动化地创建和配置模型，用户可以通过简单的配置，快速生成一个训练过的模型，并将其应用于实际任务中。

注意事项

  1. 模型大小限制500GB。
  2. 模型中必须包含 config.json 文件（报错缺config.json）。
  3. 模型中只能包含任意一种 bin 或 safetensors 文件。
  4. 模型中不能包含 adapter_config.json 和adapter_model.[bin/safetensors] 文件，否则无法创建训练任务和模型服务。
  5. 具体不同模型的要求如下：

模型

Baichuan2_7B

Baichuan2_13B

LLaMA2_7B

LLaMA2_13B

Yi1.5_34B

Qwen2_72B

不可缺文件

  1. config.json
  2. configuration_baichuan.py
  3. generation_config.json
  4. generation_utils.py
  5. modeling_baichuan.py
  6. quantizer.py
  7. special_tokens_map.json
  8. tokenization_baichuan.py
  9. tokenizer.model
  10. tokenizer_config.json
  11. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 
  1. config.json
  2. configuration_baichuan.py
  3. generation_config.json
  4. generation_utils.py
  5. modeling_baichuan.py
  6. quantizer.py
  7. special_tokens_map.json
  8. tokenization_baichuan.py
  9. tokenizer.model
  10. tokenizer_config.json
  11. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 
  1. config.json
  2. generation_config.json
  3. special_tokens_map.json
  4. tokenizer.model
  5. tokenizer_config.json
  6. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 
  1. config.json
  2. generation_config.json
  3. special_tokens_map.json
  4. tokenizer.model
  5. tokenizer_config.json
  6. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 
  1. config.json
  2. generation_config.json
  3. special_tokens_map.json
  4. tokenizer.model
  5. tokenizer_config.json
  6. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 

  1. config.json
  2. generation_config.json
  3. tokenizer.json
  4. tokenizer_config.json
  5. vocab.json
  6. xxxx.bin 或xxxx. safetensors 

前提条件

  1. 需要对平台先添加算力池。
  2. 需要在平台管理配置平台存储，用于存放模型文件。
  3. 需要有已经训练好的任务可以导入。

操作步骤

步骤1：使用浏览器，用SCP的管理员或SCP租户登录SCP控制台。

管理员场景登录地址：https:// SCP的访问地址:4430。例如https://192.168.200.100:4430/。

租户场景登录地址：https:// SCP的访问地址。例如https://192.168.200.100。

步骤2：在导航栏左上角单击 ，选择人工智能模块，选择“AI算力平台 ”，进

入AICP控制台页面。

步骤3：单击左侧导航栏的“模型仓库”，进入模型仓库管理页面。

步骤4：点击模型仓库，点击创建，输入模型名称，描述，所属算力池，创建方式为从训练任务创建，选择训练任务，输入版本描述，点击确定。

descript

步骤5：等待导入模型成功。

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