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训练脚本说明 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）
MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或
设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
训练脚本说明 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（6.3.909）
训练脚本说明 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（6.3.910）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
训练脚本说明 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+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
训练脚本说明 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+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.Al
ID”，并输入步骤1中复制的Notebook的ID，单击图标即可搜索该资源的账单。 图1 查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看训练作业的账单 ModelArts训练作业查询资源账
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
__instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法 如果超过最大递归深度，建议您在启动文件中增大递归调用深度，具体操作如下： import sys sys.setrecursionlimit(1000000) 父主题： 业务代码问题
使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下： { "bits": 8, "group_size":
创建Standard专属资源池 准备数据（可选） 创建数据集 ModelArts Standard提供了数据管理功能，用户可以在ModelArts Standard中创建数据集，用于管理、预处理、标注数据。 如果用户已经准备了可用于训练的数据，直接上传到OBS即可，无需使用数据管理功能。 创建数据集 标注数据
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
ModelArts数据管理中的数据集（即manifest文件格式） 使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径，然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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