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成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。
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seed_all函数的随机数种子，取默认值即可，无须配置；第二个参数默认关闭，不开启确定性计算时也无须配置。 确定性计算是NPU的一套机制，用于保证算子的计算确定性。之所以要有这个机制，是为了在Debug过程中，让所有的算子计算结果前后完全一致可复现，这是大多数精度问题分析的重要前提。因此，在精度问
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断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J
平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。
表5 常用的正则匹配表达式 字符 描述 “.” 匹配除“\n”之外的任何单个字符串。需匹配包括“\n”在内的任何字符，请使用“(.|\n)”的模式。 “*” 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，“zo*”能匹配“z”以及“zoo”。 “+” 匹配前面的子表达式一次或多次。例如，“
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