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数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从AI
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
获取模型错误：%s 请检查模型的合法性 400 ModelArts.2797 EvalResultsNotPrepared 评估结果未生成 请等待评估结果生成 400 ModelArts.2798 UnsupportedModel 不支持的模型ID：%s 请检查模型id的合法性 400
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（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过统一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。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
ir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend HCCL
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
参数说明 FILE_PATH String 是 Dockerfile文件所在的路径。 -t / --target String 否 表示构建生成的tar包保存在本地的路径，默认是当前文件夹目录。 -swr / --swr-path String 是 SWR镜像名称，遵循organi
fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis") 参数解释： inputs：可选参数，一个list，每个元素都是步骤2中生成的实例； job_name：可选参数，训练任务名，便于区分和记忆。 本地分布式训练任务开始后，SDK会依次帮助用户完成以下流程： 将训练脚
据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： #
支持的模型列表 表1 支持的大语言模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
标签，选中其中一个或多个。 文件名或目录：根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人：选择执行标注操作的账号名称。 样本属性：表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
步骤五：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run -itd --privileged \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时，使用存储在OBS的数据时，数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中，“表格”类型的数据集，支持从OBS
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
细参数请参见表1。 图2 Notebook基本信息 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下：只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过128位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。
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