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能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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池时默认会安装ICAgent，可能由于用户自行卸载ICAgent，导致资源池数据显示异常。 处理方法 登录“应用运维管理”控制台，在“配置管理 > Agent管理”中，选择未安装ICAgent的集群，并单击“安装ICAgent”。 图1 安装ICAgent 建议不要随意卸载ICA
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 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）
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高，导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息，是否存在明确的OOM报错信息。 是，训练作业的日志里存在OOM报错，执行2。 否，训练作业的日志里没有OOM报错，但是存在监控指标异常，执行3。
ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业
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