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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。 适配的CANN版本是cann_8.0
自定义的值。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令，本文选择复制临时登录指令。 以root用户登录本地环境，输入复制的SWR临时登录指令。 上传镜像至容器镜像服务镜像仓库。 使用docker tag命令给上传镜像打标签。 #region和domain信息请替换为实际值，组织名
D，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook实例，完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 方式一：在Notebook实例创建页面，镜像类型选择“自定义镜像”，名称选择上述保存的镜像。
D，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook实例，完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 方式一：在Notebook实例创建页面，镜像类型选择“自定义镜像”，名称选择上述保存的镜像。
当Tokens的免费调用额度使用完时，操作列的“在线体验”会置灰。 方式二：在业务环境中调用模型服务的API进行推理。 在目标服务右侧，单击操作列的“调用”，在调用弹窗中获取API地址和调用示例，在业务环境中调用API进行体验。操作指导请参见调用MaaS部署的模型服务。 预置服务默认启用内容审核，且调用页面不显示该参数。
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面
Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户有自定义开发的需要，比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作，可通过Notebook环境进行，。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。
device_type: 设备类型 use_ascend: 是否使用Ascend onnx_runtime_model: onnx模型对象 get_shape: 是否获取模型shape信息、输入数据shape信息
Gallery的AI说模块为开发者提供自由分享各类AI领域内知识和经验的平台。开发者既可以发布个人技术文章，也可以阅读和学习他人分享的技术文章。 案例库介绍 AI Gallery的案例库是面向场景化交付的AI资产的组合和使用案例。案例中沉淀了基于业务场景的AI知识、经验和部分通用的业务逻辑，能够为某些具体的业务场景提供AI环节的解决方案。
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。 适配的CANN版本是cann_8.0
Arts计算资源费用和对象存储、云硬盘等基础资源费用组成。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 适用的功能模块 计算资源费用 计费因子：包括vCPU、GPU和NPU。 按需计费的资源，按购买规格和时长计费 包年/包月的资源，按购买规格和周期计费 按需计费 包年/包月
的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
ModelArts提供了“AI Gallery”功能，方便将个人的模型等共享给所有ModelArts用户，您也可以从“AI Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台，在左
的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
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。 适配的CANN版本是cann_8.0
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。 提示：本文档适用于仅使用OBS对象存储服务（Object
本方案目前仅适用于企业客户，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 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1
Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1：准备训练数据
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