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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 将数据预热到SFS Turbo 准备镜像 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练脚本说明 训练脚本参数说明 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基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
息。 部署服务并查看详情 在模型详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，模型和版本默认选中，选择合适的“实例规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。 单击服务名称，进入服
训练启动脚本说明和参数配置 训练数据集预处理说明 训练权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
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）
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）
因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业：
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）
“下载方式”选择“对象存储服务（OBS）”。 “目标区域”选择您需要将该数据集下载到的区域位置，如“华北-北京四”。 “目标位置”选择OBS桶路径，桶内如有同名的文件或文件夹，将被新下载的文件或文件夹覆盖。 图1 下载数据集（至OBS） 将数据集下载至ModelArts “下载方式”：选择“ModelArts数据集”。
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch
由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，需要为用户授予OBS的系统权限。子用户的IAM权限是由其主用户设置的，如果主用户没有赋予OBS的putObjectAcl权限即会导致创建模型构建失败。 处理方法 了解ModelArts依赖的OBS权限自定义策略，请参见ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例。
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（6.3.908）
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