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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
风险等级 应对措施 操作系统 升级/修改操作系统内核或者驱动。 如果升级/修改操作系统内核或者驱动，很可能导致驱动和内核版本不兼容，从而导致OS无法启动，或者基本功能不可用。相关高危命令如：apt-get upgrade。 高 如果需要升级/修改，请联系华为云技术支持。 切换或者重置操作系统。
息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图3 标签 最多支持添加20个标签。 Lite Cluster资源池配置管理 在资源池详情页面，单击“配置管理”，在配置管理页面，可以修改设置监控的命名空间、修改集群配置，配置镜像预热信息。
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“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见使用TMS标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签 最多支持添加20个标签。 父主题： 管理模型训练作业
d。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中，上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成
python-3.9.10 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。
objects 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。 dataset_name 是 String 数据集名称。
NVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本
对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什
“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题： 业务代码问题
NVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本
n、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。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制
主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R ma-user:ma-user /cache" 针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。
as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"] context
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
NVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本
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