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准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 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（6.3.908）
规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使
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（6.3.909）
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（6.3.908）
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（6.3.912）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 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（6.3.910）
准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题： 开发Workflow命令参考
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（6.3.910）
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch
“obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis
选择授权范围方案为“所有资源”，单击“确定”。 精细化授权管理 如果您需要进行精细的权限管理，可参考《ModelArts API参考》中的权限策略和授权项。 数据管理权限 开发环境权限 训练作业权限 模型管理权限 服务管理权限 工作空间管理权限 精细化授权案例可参考管理员和开发者权限分离。 父主题：
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题： 开发Workflow命令参考
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