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主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
返回状态码“200 OK”表示配置授权完成，响应Body如下所示： { "result": true } 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard
可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。
使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
进入地址，单击“Download”，“Version”选择“5.4-3.5.8.0-LTS”，“OSDistributionVersion”选择“Ubuntu 18.04”，“Architecture”选择“x86_64”，下载MLNX_OFED_LINUX-5.4-3.5.8.0
操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面，检查是否有“运行中”的Workflow列表。
可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。
图13 使用debug方式运行程序 此时可以进入debug模式，代码运行暂停在该行，且可以查看变量的值。 图14 Debug模式下查看变量值 父主题： 通过PyCharm远程使用Notebook实例
在解决方案列表页可以查看发布的方案信息。 父主题： 合作伙伴
提交训练作业时，出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid OBS path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时，出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志
问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，若低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。
处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。
图2 批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业，开启了团队标注，“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”，在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。
建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 !
在节点列表，单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。 如图所示，表示有值，节点已开启topo文件和ranktable文件的下发。
预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。
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