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图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。
图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查（即自动重启）功能同时使用。在创建训练作业页面，开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
图1 训练输出设置 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配
图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
图1 复制登录指令 由于使用的容器引擎是containerd，不再是docker，因此需要改写复制的登录指令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1.
图1 复制登录指令 由于使用的容器引擎是containerd，不再是docker，因此需要改写复制的登录指令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1.
图1 复制登录指令 由于使用的容器引擎是containerd，不再是docker，因此需要改写复制的登录指令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1.
图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 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）
图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
图1 yaml样例 根据以下步骤修改yaml文件： 数据集选择:dataset和processed_data_dir参数二选一，详解如下： 参数 示例值 参数说明 dataset 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 训练时指定的输入数据路径
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