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train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
方案概述 应用场景 该解决方案基于ModelArts Standard资源模式适配PyTorch NPU推理技术，将主流的开源大模型与硬件相结合，实现高速、高效的模型推理。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群升级重启kubelet时，节点上运行的GPU/NPU业务容器是否可能发生重建，造成业务影响。
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
不满足以上场景，则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题： 训练脚本说明
附录 名词解释 弹性云服务器 ECS：是一种云上可随时自助获取、可弹性伸缩的计算服务，可帮助您打造安全、可靠、灵活、高效的应用环境。 虚拟私有云 VPC：是用户在华为云上申请的隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以基于VPC构建独立的云上网络空间，配合弹性公网IP、云连接、云专线等服务实现与
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
1 ascend_rt_visible_devices string 必填 在线服务NPU卡的数量，单卡设为0，4卡设为0,1,2,3。
CCE AI套件（Ascend NPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（Ascend NPU）插件版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.1.46 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 v1.30 v1.31 支持CCE v1.31
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps
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