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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
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 若要使用eagle投机，配置环境变量，使eagle投机对齐论文版本实现。目前默认开启此模式，若不开启，目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。 export EAGLE_US
torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 如果要使用eagle投机，配置环境变量，使eagle投机对齐论文版本实现。目前默认开启此模式，如果不开启，目前vllm0.6.3版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。 export EAGLE_U
自定义引擎创建模型规范 使用自定义引擎创建模型，用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎，指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型，轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 ModelArts将自定义引擎类型的模型部
IAM 介绍ModelArts所有功能涉及到的IAM权限配置。 IAM权限简介 如果您需要为企业中的员工设置不同的权限访问ModelArts资源，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进
执行训练任务（推荐） 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。
创建诊断任务 本文介绍如何创建Notebook并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例，选择要使用的AI框架，创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后，Note
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook页面。
使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战，华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案，如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo H
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 注意事项 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上，进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项： 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形
10，可以接受切换MindSpore。 - 业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心）
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型，可以用于NPU芯片训练。
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