训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）

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训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

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长度小于等于128个字符。 责任人 否 为该脚本指定责任人。默认为创建脚本的人为责任人。 描述 否 脚本的描述信息。 选择目录 是 选择脚本所属的目录，默认为根目录。 如果脚本未保存，重新打开脚本时，可以从本地缓存中恢复脚本内容。 脚本保存后，在右侧的版本里面，会自动生成一个保存

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在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 在脚本目录中，双击脚本名称，进入脚本开发页面。 在编辑器上方，配置如表1所示的属性。 表1 Shell脚本属性 参数 说明 主机连接 选择执行Shell脚本的主机。 单击右侧的“输入参数”，可以输入执行Shell脚本的参数和交互式参数。 表2

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开发 > 脚本开发”。 单击脚本目录中的，选择“显示复选框”。 勾选需要导出的脚本，单击 > 导出脚本。导出完成后，即可通过浏览器下载地址，获取到导出的zip文件。 图1 选择并导出脚本 在弹出的“导出脚本”界面，选择需要导出的脚本的状态，单击“确定”。 图2 导出脚本 导入脚本

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没有SQL脚本 问题现象 任务创建成功，但是没有sql脚本执行。 处理方法 请自行确认组合包中是否存在除了版本名一样其他字段都一模一样的SQL包，打包禁止出现这种场景，否则获取将包文件信息失败。 或是运维中心存在重复推包的情况，导致存在重复，系统会随机选择一个包执行，可能是执行一个异常的包，没有脚本就是空包。

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脚本文件 本脚本压缩包为 DirSyncScript.zip，包含如下四个文件: sync.sh : 主程序。 sync.conf ： 配置文件，用于配置具体需要同步的目录、目的 服务器 地址等信息。 start_inotifywait.sh ： inotify监控脚本，脚本启动后将运行在后台监控文件夹变化并同步。

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3

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