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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 请求参数 表2 请求Header参数
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
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
图2 配置训练作业参数（公共资源池） 图3 配置训练作业参数（专属资源池） 图4 配置训练作业参数（自定义镜像） 参数填写完成后，单击“Apply and Run”，即自动上传本地代码至云端并启动训练，在工具下方的Training Log区域，会实时展示训练作业运行情况。当训练日志中出现“Current
执行训练任务（推荐） 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
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。 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。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN
SFT全参微调训练 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。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
128 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。 PP 8 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。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LE
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
GBS 128 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。 PP 8 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。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN
启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd
单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如下所示。
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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
训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的
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