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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/train/<commit_id>代码目录。
多机训练场景下，需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录，则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准
查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项
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 Notebook中构建新镜像 父主题： 准备工作
更新训练作业描述 功能介绍 更新训练作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
conf文件。 vim whitelist.conf 配置内容为安全控制可访问的地址，支持配置通配符，例如： .apig.cn-east-3.huaweicloudapis.com 如果地址访问不通，请在浏览器配置访问域名。 打开并配置squid.conf文件。 vim squid.conf
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
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
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）
获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。 处理方法 如果在运行训练作业时提示连接超时，请您将需要联网下载的数据提前下载至本地，并上传至OBS中。 父主题： 外网访问限制
object 数据实际输入信息，异构作业只支持OBS。 表28 remote 参数 参数类型 描述 obs obs object 数据输入输出信息为OBS方式。 表29 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。
通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String
执行训练任务 执行训练任务【新】 执行训练任务【旧】 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）
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值有“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径，不可与dataset_id/dataset_version同时出现。 表5 parameter属性列表
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后，在OBS中创建mllm_train目录，并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b
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