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Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 训练 预训练/微调 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。 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）
的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 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。 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）
> 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中，单击“购买AI专属资源池”，选择“计费模式”为“包年/包月”，在页面左下角查看所需费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以北京时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 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
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 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
timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud.com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable
C-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud.com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
C-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 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
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 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
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 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）
timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud.com/home中，搜索pypi，也可以查看pip.conf文件内容。 下载tensorflow_gpu-2.10.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64
在“鉴权管理”页面，单击“创建API Key”，填写描述信息后，单击“确认”会返回“您的密钥”，请复制保存密钥，单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
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