254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景） 用户若购买开通多个节点机器资源，并使用多机进行分布式训练时，则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源，以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer

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分布式 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题： 与Oracle兼容性说明

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分布式 MySQL数据库兼容MySQL模式 父主题： 与MySQL兼容性说明

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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上

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torch_npu初始化后，原则上需要用户将原来代码中CUDA相关的内容迁移到NPU相关的接口上，包含算子API、显存操作、数据集操作、分布式训练的参数面通信nccl等，手动操作修改点较多且较为分散，因此昇腾提供了自动迁移工具transfer_to_npu帮助用户快速迁移。 自动迁

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格式转化为 HuggingFace权重 （该场景一般用于将训练好的megatron模型：预训练、lora、sft 重新转回HuggingFace格式）为下一步推理使用准备，无推理任务忽略此章节,一般训练都是多卡分布式训练权重结果文件为多个且文件为Megatron格式，因此需要合并

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基本概念、云服务简介、专有名词解释 AI开发平台 ModelArts：是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 对象存储系统 OBS：是一个基于对象的

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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例如： 增量训练 分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出行的问题。

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该场景一般用于将预训练、SFT或LoRA训练好的Megatron模型重新转回HuggingFace格式。 本章节以Llama2-70B为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 一般训练都是多卡分布式训练，权重结果文件

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OB

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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ts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享所选规格的计算资源。 当“计算节点个数 > 1”时，创建的是分布式训练作业，更多分布式训练配置请参见分布式训练功能介绍。 永久保存日志 选择CPU或者GPU资源时，支持选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表

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将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场景一般用于将预训练、SFT或LoRA训练好的Megatron模型重新转回HuggingFace格式。 一般训练都是多卡分布式训练，权重结果文件为多个且文件为Megatron格式，因此需要合并多个文件并转换为HuggingFace格式。 如果是多机训练，转换前需将多机权重目

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旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 使用 自定义镜像 创建训练作业时，镜像大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的

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任意并行切分策略的Megatron权重格式转化为HuggingFace权重（该场景一般用于将训练好的megatron模型：预训练、lora、sft 重新转回HuggingFace格式），为下一步推理使用准备，无推理任务忽略此章节。一般训练都是多卡分布式训练权重结果文件为多个且文件为Megatron格式，因此需要合

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