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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）
run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 infiniband驱动的安装 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题： 专属资源池训练
KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题：
去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。 https://update
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）
found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题： 训练作业运行失败
匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像（二选一）：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会下载Megatr
节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
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 Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 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适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
er-data，所以CCE能纳管成功。 处理方法 制作镜像前，清理“/var/lib/cloud/”目录下的所有信息，请参考清理临时文件步骤对文件进行清理，然后再制作镜像。CCE重新纳管服务器A时， 使用最新制作的镜像即可。 父主题： Lite Server
训练脚本说明 训练脚本参数说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
进行驱动升级，请提交工单联系华为工程师开启节点绑定。 ModelArts与OBS交互 ModelArts不支持从加密的OBS桶中读取数据，创建OBS桶时，请勿开启桶加密。 ModelArts不支持跨区域访问OBS桶，请确保使用的OBS与ModelArts在同一区域。
查找Notebook实例 更新Notebook实例 启动/停止/删除实例 保存Notebook实例 动态扩充云硬盘EVS容量 动态挂载OBS并行文件系统 查看Notebook实例事件 Notebook Cache盘告警上报 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中上传下载文件 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考标注图像分类数据章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继
本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。
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