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ience QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite DevServer，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限
公共参数 状态码 错误码 获取项目ID和名称 获取帐号名和帐号ID 获取用户名和用户ID
LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL的LoRA微调训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
AI开发流程科普视频 特性讲解 昇腾云服务 产品介绍 03:55 了解什么是昇腾云服务 华为云ModelArts服务视频 训练作业容错检查功能介绍 04:48 了解什么是训练作业容错检查功能 华为云ModelArts服务视频 高可用冗余节点功能介绍 03:07 了解什么是高可用冗余节点功能
ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
使用工作流进行描述）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 图2 Workflow 区别于传统的机器学习模型构建，开发者可以使用Workflow开
ience QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite DevServer，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip模型用于推理的详细过程。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购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途
小模型投机步数，即小模型生成几个token来交给大模型进行推理，取值通常在2~6之间，步数越小，每次校验的token越少，投机token与大模型一致的概率越高；反之，步数过大会导致与大模型无法保持一致，造成资源浪费。 offline speculative_draft_tensor_parallel_size int
on功能而备受青睐。此外，vLLM还具备投机推理和自动前缀缓存等关键功能，使其在学术界和工业界都得到了广泛应用。 Ascend-vLLM是华为云针对NPU优化的推理框架，继承了vLLM的优点，并通过特定优化实现了更高的性能和易用性。它使得在NPU卡上运行大模型变得更加高效和便捷，
Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora 1.2 训练和推理。 方案概览 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.rc3。
Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora-Plan1.0训练和推理。 方案概览 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.rc2。
ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途
的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次
作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G，专属资源池的容器引擎空间的默认为50G，支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。
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