LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解

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存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题：

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。 复制已有的训练工程，生成新的训练工程。

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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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nt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中

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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 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（6.3.907）

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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ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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归档名 归档模型的包名。 归档版本 归档训练模型的版本。 默认版本为1.0.0。 生成模型包 是否直接在归档的同时打包模型包。 选择“是”，表示同时对模型执行归档和打包操作；选择“否”表示仅对模型执行归档操作。默认选择“是”。 包含代码 模型包是否包含训练和推理的相关代码。 选择

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FINISHED表示训练成功 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示被停止的训练任务。 评估报告 单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 查看训练任务的系统日志、运行日志和运行图。

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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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增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。

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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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