任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型、训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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# 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据

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GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps int 梯度累计步数。 max_steps int 训练最大步数，如果数据耗尽，训练将会在最大步数前停止。 save_steps

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SFT全参微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。

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任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。

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# 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据

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LoRA微调训练 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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后的标签列值为转换前的多个标签列值做逻辑或运算；取值如果为“logic_and”，则转换后的标签列值为转换前的多个标签列值做逻辑与运算。 图3 数据预处理 图4 分组后的数据转换效果 单击“数据预处理”代码框左侧的图标。运行代码，进行数据预处理操作。 数据预处理后的结果，如图5所示。

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of a custom kernel"”前加“#”，即： # assert mask is None, "Mask is silently ignored due to the use of a custom kernel" 数据集下载和预处理。 本实践中选择使用1GB 79K-r

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SFT全参微调训练任务 步骤1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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# 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据

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# 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据

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预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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M-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：llm_train/AscendSpeed/scripts/obs_pipeline.sh，具体修改代码内容以及位置，如下所示。 训练作业中存在2个代码目录，一个是从OBS上传到ModelArts

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为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN

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