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预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架，并对不同的框架提供了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Asc
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。） 操作步骤 方法1：使用mlx硬件计数器，估算ROCE网卡收发流量
用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
0 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6
请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中： Windows：C:\Users\{{user}} Mac/Linux: Users/{{user}} VS Code连接Notebook 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间 >
用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。
获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6
Studio上的DeepSeek模型，构建个人AI助手。 背景介绍 Cherry Studio是一款开源的多模型桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux系统。它集成了多种主流大语言模型（例如OpenAI、DeepSeek、Gemini等），并支持本地模型运行。此外，它还具备丰富的功能，例
Studio上的DeepSeek模型，构建个人AI助手。 背景介绍 Cherry Studio是一款开源的多模型桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux系统。它集成了多种主流大语言模型（例如OpenAI、DeepSeek、Gemini等），并支持本地模型运行。此外，它还具备丰富的功能，例
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
0-193-generic 架构类型 x86 驱动版本 535.183.06 cuda 12.2 container-toolkit 1.16.2-1 fabricmanager 535.183.06-1 mlnx-ofed-linux 5.8-OFED.5.8.2.0.3.1.kver
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