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训练作业性能问题 训练作业性能降低 父主题： 训练作业
原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对象，否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。 查看训练作业的“日志”，出现报错“CUDA
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SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
{training_job_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
Integer 训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String 训练作业输出文件OBS路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/train/”。 dataset_version_id
当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中，针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业，您可以单击“操作”列的“终止”，停止正在运行中的训练作业。
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
OOM导致训练作业失败 问题现象 因为OOM导致的训练作业失败，会有如下几种现象。 错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle
例如： 增量训练 分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。
调用成功时无此字段。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。 job_desc String 训练作业的描述信息。 version_count Long 训练作业的版本数。 versions JSON Array 训练作业的运行版本参数。该样例请参考响应样例。属性详情参见表4。
job_name：可选参数，训练任务名，便于区分和记忆。 本地单机调试训练任务开始后，SDK会依次帮助用户完成以下流程： 初始化训练作业，如果2指定的训练数据在OBS上，这里会将数据下载到local_path中。 执行训练任务，用户的训练代码需要将训练输出保存在4中指定的local_path中。
训练日志包括普通训练日志和Ascend相关日志。 普通日志说明：当使用Ascend之外的资源训练时仅产生普通训练日志，普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts平台日志。 Ascend场景日志说明：使用Ascend资源训练时会产
启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd
训练作业的日志出现detect failed（昇腾预检失败） 问题现象 训练启动的日志出现如下相关错误： time="2023-05-27T07:07:08Z" level=error msg="detect failed, error: dsmi-checker detect failed
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
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SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参
在模型详情页，选择“训练 > 微调大师”进入微调工作流页面。 选择训练任务类型 选择模型微调的训练任务类型。 当模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，“训练任务类型”默认和模型“任务类型”一致。“训练任务类型”支持修改，如果模型文件满足自定义模型规范（训练），则“训练任务类型”支持选择“自定义”。
在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面。 配置训练作业基本信息 在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填，训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称，可以根据业务需求重新命名，命名规则如下：
5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 AIGC工具tailor使用指导
模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
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