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time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss的值随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
查找搜索节点池 在节点池管理页面的搜索栏中，支持通过节点池名称、规格 、容器引擎空间大小、可用区等关键字搜索节点池。 设置节点池列表显示信息 在节点池管理页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点池列表中显示的信息进行自定义。 父主题： Lite Cluster资源管理
-R ma-user:100 {Python软件包路径} # 设置容器镜像预置环境变量。 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints 否 Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels 否 Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮 步骤二：选择语言 如果需要对Python语言进行设置，在弹出的Select a debug configuration中选择Python File，其他语言操作类似。如下图所示： 步骤三：编辑launch
import mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。 context = mslite.Context() context.target
ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 # 设置plog日志是否在屏幕上显示，1表示默认设置在屏幕上显示日志。 ASCEND_GLOBAL_EVENT_ENABLE=1 # 设置事件级别 不开启Event日志级别为0；开启Event日志级别为1。
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