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在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。
在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply qwen-vl.patch的方式进行NPU适配，最后将以上源码和环境打包至镜像中。
若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。 父主题： 准备镜像
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。
Dockerfile会尝试自动下载三方依赖源码并安装依赖的pip包，并将以上源码打包至镜像环境中； 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网，ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。
在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。 ECS需要连通公网，否则会导致安装下载源码、安装环境依赖、上传镜像到SWR等操作失败。ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题： 准备镜像
在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。 ECS需要连通公网，否则会导致安装下载源码、安装环境依赖、上传镜像到SWR等操作失败。ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题： 准备镜像
以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
比如部分企业网络的SSH是默认屏蔽的。 解决方法 用户重新进行申请SSH权限。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
通过运行install.sh脚本，会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，若手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。
在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply qwen-vl.patch的方式进行NPU适配，最后将以上源码和环境打包至镜像中。
目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。
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