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型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。
型在ModelArts Lite Server上的微调方案，包括sft全参和lora 微调。 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 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907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。
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager，则需安装改组件。 如果已安装fabricmanager，运行以下命令重启fabricmanager.service。
error from cudaGetDeviceCount() 原因分析 经过对裸金属服务器排查，发现nvidia-drvier和cuda都已安装，并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
当数据集中的标签发生变化时，需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中的“logits”，表示根据不同网络中分类层权重的变量名，配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits')
-user/work以外的目录，请将数据集等放到work路径下，不要放到非work路径下。 请不要将实例频繁保存镜像，建议一次将需要的安装包安装好，然后执行镜像保存，避免频繁执行镜像保存的动作，保存次数越多镜像越大，且多次保存后的镜像过大问题无法通过清理磁盘方式减少镜像的大小（Docker保存原理机制）。
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户
low工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例：
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
重要 实例扩容完成 （User %s updated storage size successfully） 重要 UpdateKeyPair 配置实例密钥对 （User %s updated the instance keypair to "{%s}"） 重要 更新实例密钥对 （User
所有承载ModelArts服务的主机部署了主机安全防护产品。包括不限于华为自研HSS或计算安全平台CSP。 ModelArts服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描，能快速发现漏洞并能及时修复。 ModelArts服务通过统一的安全管控平台对云上资源进行安全运维。 ModelArts服务部署了态势感知服
训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息，可能原因如下： 代码如果在本地运行，需要将“project_dir”加入到PYTHONPATH或者将整个“project_dir”安装到“site-package”中才能运行。但是在ModelArts可以将“project_dir”加入到“sys.path”中解决该问题。
观察上一章Loss趋势，在首个Step有较小偏差，所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具，命令如下： pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
多lora挂载，多个不同微调模型共用一份权重同时部署。 控制输出 Guided Decoding 通过特定模式控制模型输出。 Beam search 通过beamsearch输出多个候选结果。 分离部署 PD分离部署 全量、增量分离部署，提高资源利用率，提升体验。 剪枝 FASP (Fast
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
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