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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Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink 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）
训练脚本说明参考 训练参数配置说明【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
执行训练任务 执行训练任务（推荐） 执行训练任务（历史版本） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
（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。
（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。
之前，您需要了解： 标注作业对应的“实体标签”和“关系标签”已定义好。“关系标签”需设置对应的“起始实体”和“终止实体”。“关系标签”只能添加至其设置好的“起始实体”和“终止实体”之间。 支持设置多个“实体标签”和“关系标签”。一个文本数据中，也可以标注多个“实体标签”和“关系标签”
（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。
is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表，默认为false。 infer_type 否 String 推理方式，枚举值如下： real-time：在线服务，默认值 batch：批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。
箱地址添加新成员。 “角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 删除团队 当已有的团队不再使用，您可以执行删除操作。 在“标注团队”管理页面中，选中需删除的团队，然后单击“删除”。在弹出的对话
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 是 String 服务状态，取值为： running：running为启动节点实例，只有处于stopped状态的节点实例支持启动。 stopped：stopped为停止节点实例，只有处于running状态的节点实例支持停止。 响应参数
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