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Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 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： MLLM多模态模型训练推理
Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 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： MLLM多模态模型训练推理
前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。
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）
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 在创建项目时需要选择训练数据路径，本章节将指导您如何在选择训练数据路径时，快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面，单击数据集输入位置右侧的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，
Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 方案概览
Turbo中的数据执行编辑操作。 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、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业，训练作业的“状态”一直处于“运行中”。 原因分析及处理办法 日志打印如下内容，表示自定义镜像的CPU架构与资源池节点的CPU架构不一致。 standard_init_linux.go:215: exec
专属资源池训练 资源选择推荐 步骤总览 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 父主题： 历史待下线案例
5模型的训练过程，包括Finetune训练、LoRA训练和Controlnet训练。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 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 父主题： LLM大语言模型训练推理
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2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优
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2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优
主流开源大模型基于Standard+OBS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
主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 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
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 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
如何查看ModelArts训练作业资源占用情况？ 在ModelArts管理控制台，选择“模型训练>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。
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