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训练脚本说明参考 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 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
执行，可以在下方的Terminal中看到代码输出信息。 如果执行较长时间的训练作业，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练作业，命令参考： nohup your_train_job.sh > output.log 2>&1 & tail
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
ra是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括: {pt, sft}. 新增 FINETUNING_TYPE，表示微调的策略，可以选择的参数包括：{full
图5 配置Grafana数据源 Grafana安装方式不同，Grafana版本也可能不同，图5仅为示例，请以实际配置界面为准。 表1 参数配置说明 参数名称 配置说明 Name 自定义名称。 URL 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的HTTP URL信息。
息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点
ra是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括: {pt, sft}. 新增 FINETUNING_TYPE，表示微调的策略，可以选择的参数包括：{full
费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储算法和Workflow。 订阅免费Workflow 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > MLOps > Work
数据集”下，选择未发布的数据集，单击数据集名称，进入数据集详情页。 在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称，在创建数据集时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。
池详情。 单击左侧“配置管理”，进入资源池配置管理页面。 图1 配置管理 在镜像预热中单击编辑图标，填写镜像预热信息。 表1 镜像预热参数 参数名称 说明 镜像来源 可选择“预置”或“自定义”的镜像。 预置：可选择SWR服务上自有的或他人共享的镜像。 自定义：可直接填写镜像地址。
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
denied 由于在容器中没有相应目录的权限，会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开，执行命令如下。 chmod 777 -R ${dir} 问题3：训练过程报错：ImportError: This modeling file requires
LoRA微调LoRA(Low-Rank Adaptation)：微调是一种用于调整大型预训练模型的高效微调技术。 这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制
dataset_info = dataset.get_dataset_info() print(dataset_info) # 输出数据集的详细信息 参数说明 无。 父主题： 数据集管理
筛选：该功能支持您对所有运行记录按照“运行状态”和“运行标签”进行筛选。 图2 筛选 对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表会自动刷新，并更新至最新一条的执行记录数据，且与DAG图和总览数据面板双
LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
list_tasks_resp = dataset.list_import_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导入任务列表 参数说明 无。 父主题： 导入任务管理
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
图1 查看Server节点 单击某个Server节点名称，进入到Server节点详情页，可以查看更多信息，如表1所示。 表1 详情页参数说明 参数名称 说明 名称 Lite Server服务器的名称。 实例规格 Lite Server服务器的规格。 ID Lite Server服务器的ID，可用于在费用中心查询。
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