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loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题： 调试与训练
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo目录下，以下都以/mnt/sfs_turbo为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokeni
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果boot_file已经填入id或subscription_id+item_version_id，则无需填写此参数。 boot_file String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot
费。 选择“弹性文件服务SFS”作为存储位置。 仅专属资源池支持，并需要在专属资源池对应的网络打通VPC才能生效，具体操作请参见ModelArts网络。 说明： 如果需要设置SFS Turbo的文件夹权限，请参考权限管理文档配置。 “弹性文件服务”：选择已创建的SFS Turbo（在弹性文件服务控制台创建SFS
功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本
key KMS kms:cmk:list 挂载SFS Turbo盘 SFS Turbo SFS Turbo FullAccess 子账号对SFS目录的读写操作权限。专属池Notebook实例挂载SFS（公共池不支持），且挂载的SFS不是当前子账号创建的。 按需配置。 查看所有实例
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendFactory; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常
Prefix Caching 什么是Prefix Caching 在LLM推理应用中，经常会面临具有长system prompt的场景以及多轮对话的场景。长system prompt的场景，system prompt在不同的请求中但是相同的，KV Cache的计算也是相同的；多轮对话场景中，
yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使
tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保持相同的启
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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