启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd

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。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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让整个安全组缺少入方向规则，导致规则引擎的数据目的端不能收到设备发送的消息。 您可以通过添加入方向规则解决这个问题。如果业务场景需要规则引擎接收特定设备发送的信息，您可以添加入方向规则，将“端口范围”限定为特定设备的端口。如果业务场景需要规则引擎接收所有设备发送的信息，您可以添加

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本

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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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创建训练实验 功能介绍 创建训练实验。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/training-experiments/

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int信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置

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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ModelLink 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 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（6.3.911）

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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（6.3.908）

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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（6.3.907）

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查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

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力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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编写训练代码 训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ 训练作业常用文件路径是什么？ 如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？

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训练任务 训练任务 任务队列 父主题： 训练服务

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准备训练数据 在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

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训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API

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训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题： 训练管理（旧版）

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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

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