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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
执行训练任务（历史版本） 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。
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/model/Qwen2-72B
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。 报错信息： fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
kv-cache-int8量化 什么是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。 约束限制 当前支持per-token动态量化（推荐）， per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。
执行训练任务（历史版本） 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。
训练参数配置说明【旧】 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/model/Qwen2-72B
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn
参数配置说明 MindSpeed-LLM Llama-Factory VeRL 父主题： 训练服务配置说明
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
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