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常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配MindSpeed-LLM PyTorch NPU训练指导（6.5.901）
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
ascendfactory-cli方式启动（推荐） 相对于之前demo.sh方式启动（历史版本）的启动方式，本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果，免于计算，方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
执行SFT全参微调训练任务 步骤一 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。
Abnormal：网络连接不正常 表12 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常
如何通过docker镜像启动容器？ Notebook保存后的镜像有Entrypoint参数，如图1。Entrypoint参数中指定的可执行文件或命令会覆盖镜像的默认启动命令，Entrypoint中指定的执行命令内容不在镜像中预置，在本地环境通过docker run启动通过Note
用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 问题现象 在Notebook执行兼容gpu的脚本时报错不兼容，但是通过nvcc --version排查显示是兼容。 import torch import sys print('A'
JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。
日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer” 问题现象 在使用keras时，升级版本>=2.3.0之后，之前跑通的代码出现如下报错： TypeError: Unexpected keyword argument passed
W8A16量化 什么是W8A16量化 W8A16量化是一种模型量化技术，其中“W8”表示将模型的权重（Weight）量化为8位整数（INT8），“A16”表示激活值（Activation）保留16位浮点精度（FP16或BF16）。 这种量化方式的优势在于精度损失极小，不仅可以保证
W8A8量化 什么是W8A8量化 W8A8量化是一种将模型权重和激活值都量化为8位数据的技术。该技术把高位浮点数转为8位，通常是将权重和激活值从16位或32位浮点数转换为8位整数（int8）格式。量化后，模型权重体积会减少，同时使用int8格式数据进行矩阵乘法（MatMul）运算时，可减少计算量，进而提升推理性能。
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
Ascend-vLLM推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化、per-tensor+per-head静态量化以及per-token，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
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