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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
er文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-use
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
训练数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llam
删除训练作业 功能介绍 删除训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /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
GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipe
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。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1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。c
Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型
job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps
从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其
从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的
训练作业调测 使用SDK调测单机训练作业 使用SDK调测多机分布式训练作业 父主题： 训练作业
训练脚本说明 训练脚本存放目录说明 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模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
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。 图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入： cd /h
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，有些模型需要对模型的tokenizer文件，或者模型配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（
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