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根据不同的算法来源，选择不同的训练作业创建方式。 使用已有算法创建训练作业：选择创建方式（使用我的算法） 使用订阅算法创建训练作业：选择创建方式（使用订阅算法） 使用预置镜像创建训练作业：选择创建方式（自定义算法） 使用自定义镜像创建训练作：选择创建方式（使用自定义镜像） 配置训练参数：配置训练
夹名字为model。 在模型文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run -u 1000:100 -p 8080:8080 -v /home/model:/home/mind/model -e OCTOPUS_MODEL=/home/mind/model custom_engine:v1
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自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎，当前支持的引擎列表请参见ModelArts支持的预置镜像列表。 如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用自定义镜像的方式创建训练作业。 AI Engine 选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的A
等信息。 在详情页面单击“Run in ModelArts”，跳转到ModelArts控制台并直接进入Notebook实例的JupyterLab页面。 参考使用JupyterLab在JupyterLab页面进行开发调试。 父主题： 订阅使用
团队标注使用说明 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州
发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从ModelArts中发布的模型和数据集等资产，具体可参见发布数据集到AI
lel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
创建模型规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时，您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数
Notebook中快速使用MoXing 本文档介绍如何在ModelArts中调用MoXing Framework接口。 进入ModelArts，创建Notebook实例 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”管理页面。
的子账号的权限。此处的授权列表均按照ModelArts和其他服务的系统预置策略来举例。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子账号使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有
在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“数据管理> 数据集”，如果无法进行创建（当前仅包含开发环境的使用权限），表示仅为ModelArts用户授予开发环境的使用权限已生效。 在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“
（例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com）和端口号。 图1 Notebook实例详情页面 准备好密钥对文件。 密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（用户一定要保存好），或者每次都使用新的密钥对。 Step1
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
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