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更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 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）
图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容，则配置成功。
图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容，则配置成功。
图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容，则配置成功。
例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图2 查询结果 配置环境变量。
图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 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）
Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。
解决方案1 查看报错原因，解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 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）
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 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）
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 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）
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 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）
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。
最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 执行训练任务
在模型列表，单击模型名称可以进入详情页查看模型详细信息和任务。 当模型“状态”变成“创建成功”时，表示模型创建完成。 图3 查看我的模型状态 步骤二 ：部署模型服务 模型创建成功后，在“我的模型”页面，单击目标模型右侧操作列的“部署”。 在“部署模型服务”页面，完成创建配置。
最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。
最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。
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