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“所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，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MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安
从0-1制作自定义镜像并创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。
运行态主要提供以下能力。 统一配置管理：管理工作流需要配置的参数及使用的资源等。 操作工作流：启动、停止、重试、复制、删除工作流。 查看运行记录：查看工作流历史运行的参数以及状态记录。 如何运行一条工作流，请您参考运行第一条Workflow。 Workflow的构成 工作流是对一个有向无环图的描述。开
查询可视化作业详情 功能介绍 根据作业名称查看指定的可视化作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识，有助您理解本章节内容。您可查看数据盘空间分配说明，了解节点数据盘空间分配的情况，以便您根据业务实际情况配置数据盘大小。 表1 容器挂载存储的方式及差异 容器挂载存储的方式
提供了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts创建训练作业界面选择AI框架时，有一个A
=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 配置环境变量。 export DEFER_DECODE=1
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
准备W8A8权重 前提条件 已完成准备BF16权重。 W8A8量化权重生成 介绍如何将BF16权重量化为W8A8的权重，具体操作步骤如下。 在Server机器上创建权重量化后的存放目录${path-to-file}/deepseekV3-w8a8或${path-to-file}/deepseekR1-w8a8目录。
connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。 解决方法 单击弹窗右上角关闭弹窗，查看OUTPUT中的具体报错信息，并参考后续章节列举的几种常见报错解决问题。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
“策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服务并选中，“操作”中查找只读操作“sfsturbo:shares:showShareNic”、“sfsturbo:shares:listShareNics”并选中，查找写操作“sfsturbo:shares:addShareNic”、
查询Workflow工作流 功能介绍 通过ID查询Workflow工作流详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{pro
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+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Tensorflow，训练使用的资源是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
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
查找和收藏资产 AI Gallery共享了算法、Notebook代码样例、数据集、镜像、模型、Workflow等多种AI资产，为了方便快速搜索相关资产，提供了多种快速搜索方式以及收藏功能，提升资产的查找效率。 搜索资产 在各类资产模块页面，通过如下几种搜索方式可以提高资产的查找效
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVid
型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“故障恢复详情”页签查看故障恢复信息。 图1 查看故障恢复详情 父主题： 模型训练高可靠性
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