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如何获取访问密钥？ 获取访问密钥 登录华为云，在页面右上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在“我的凭证”页面，选择“访问密钥>新增访问密钥”，如图3所示。 图3 单击新增访问密钥
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
ma2-13b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://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 将数据预热到SFS Turbo 准备镜像 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练脚本说明 训练脚本参数说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
使用obsutil命令将OBS桶中的所有数据拷贝到该目录即可。 obsutil cp obs://standard-qwenvl-7b /mnt/sfs_turbo -r -f -flat 结束后可以看到如下目录结构： /mnt/sfs_turbo ├── training_data
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
如何将本地标注的数据导入ModelArts？ ModelArts支持通过导入数据集的操作，导入更多数据。本地标注的数据，当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录
选择需查看数据集，单击名称左侧小三角，展开数据集详情。可获得“数据集输出位置”指定的OBS路径。 进入OBS管理控制台，根据上述步骤获得的路径，找到对应版本号目录，即可获取数据集对应的标注结果。 如需将标注结果下载至本地，可前往manifest文件存储的OBS中，单击“下载”，即可将标注结果存储至本地。 图1 下载标注结果
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
ma2-13b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://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
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