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|——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ #
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订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题： AI Gallery（旧版）
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ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题： 调试与训练
如果还存在问题，可能需要提工单进行定位，甚至需要隔离节点修复。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者V
此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。
复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。 图1 调用接口 当部署推理服务的“安全认证”选择了“AppCode认证”，则需要将复制的接口代码中headers中的X-Apig-AppCode的参数值修改为真实的AppCode值。 Python示例代码如下： import
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像（可选） 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像（可选） 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
在极小误差范围内。 GPU环境下，使用Github中的官方代码跑训练任务。Github中的官方代码下载路径：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/tree/v1.0.0 在NPU代码 configs/opensora/train/64x512x512
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 单机多卡 资源购买： 购买虚拟私有云VPC 购买弹性文件服务SFS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池
version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一：为数据集创建新的版本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
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 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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