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获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包，例如安装Flask依赖包。 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，通过采集和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Grafana，将其开启，如果已经开启，则直接进入4。
误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
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录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包，基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，例如PyTorch、MindSpore；常用的数据分析软件包，例如Pandas、Numpy等；常用的工具软件，例如cuda、cudnn等，满足AI开发常用需求。
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录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
k代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例
k代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
Notebook的自定义镜像制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时，经常需要对开发环境进行一些改造，如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限，运行中的Notebook实例中无root权限，所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件，目前
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