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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DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签 查询推理服务标签 查询推理VPC访问通道信息的API
令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
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DevServer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DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
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：
计费FAQ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
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专属资源池可访问公网 使用TMS标签实现资源分组管理 管理Standard专属资源池的游离节点 释放Standard专属资源池和删除网络 父主题：
Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
请求是否成功。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以删除作业ID为10的可视化作业为例。 DELETE https://en
训练作业运行失败排查指导 训练作业运行失败，出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map
-0.txt 执行下游评估 为增加精度评测的稳定性及进一步确保训练精度，使用多个数据集【MMLU、CEVAL】评测，执行过程如下： 获取到训练权重后使用ascendfactory-cli、eval接口用mmlu、ceval数据集对训练后的结果进行评测 test-benchmark目录目录下执行命令
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（6.3.908）
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PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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（6.3.911）
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