et50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: "TFJob" metadata: name:

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智能实训接口，在Lodas上部署并训练实训模型后，通过智能IVR中的业务接口调用，将用户语音文本信息发送给LODAS，获取智能引擎将评分结果。借助智能化能力，建设一体化系统，实现客户机器人仿真来电实训、答复准确率自动评估、操作准确性自动评估等能力。实现新员工上岗前实试与鉴定、重难点业务能力训练与鉴定、在

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创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，最后单击“确定”按钮完成作业创建。 参数配置完成后，单击确认，完成批量预测任务的创建。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数

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打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息，支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2（模型训练任务） 根据训练状态快速检索训练任务。

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训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题： API

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训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题： 训练管理

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训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业卡死 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题

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训练任务 Octopus平台为用户提供训练任务管理（支持分布式训练），任务实时日志，产物（模型）管理等多种功能。 创建训练任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 训练任务”。 单击“新建训练任务”，填写基本信息。 图1 新建训练任务 名称：任务组名称，包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过32个字符。

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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（6.3.908）

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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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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（6.3.909）

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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（6.3.909）

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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（6.3.909）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练数据集预处理说明 训练权重转换说明 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（6.3.907）

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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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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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训练前卡死 作业为多节点训练，且还未开始训练时发生卡死，可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码，检查是否有参数中未传入“

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