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训练作业运行失败 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
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
LoRA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。
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。
父主题： 训练管理
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。
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。
删除训练作业版本 功能介绍 删除训练作业一个版本。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。
ModelArts Standard平台提供了模型训练常用的预置框架，可以直接使用。 当预置框架不满足训练要求时，支持用户构建自定义镜像用于训练。 准备训练数据 训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。
自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解，除非订阅算法和预置框架无法满足需求，否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR），才能用于ModelArts Standard上训练。
LoRA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。
表1 创建训练作业的配置说明 参数名称 说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。
使用已有算法创建训练作业：选择创建方式（使用我的算法） 使用订阅算法创建训练作业：选择创建方式（使用订阅算法） 使用预置镜像创建训练作业：选择创建方式（自定义算法） 使用自定义镜像创建训练作：选择创建方式（使用自定义镜像） 配置训练参数：配置训练作业的输入、输出、超参、环境变量等参数
父主题： 训练作业
针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案推荐使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。
删除训练作业 功能介绍 删除训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。
仅在本地单机调试时不需要该参数，提交远程训练时必选，会将训练脚本压缩并上传到该路径。 准备训练输出，如果用户不需要将训练输出上传到OBS，可以省略这一步。
Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。
启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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，以及上传的镜像。
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