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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像（可选） 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练脚本说明参考 训练参数配置说明【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
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）
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型
GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
文生图模型训练推理 FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch
内容审核模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909） Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 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）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 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）
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 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）
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