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原因分析二：当操作系统为macOS/Linux时，可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下： Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux： Users/{{user}} 解决方法二：
com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.5.1/git-lfs-linux-arm64-v3.5.1.tar.gz tar zxf git-lfs-linux-arm64-v3.5.1.tar.gz cd git-lfs-3.5.1/ bash install
使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studi
原因分析二：当操作系统为macOS/Linux时，可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下： Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux： Users/{{user}} 解决方法二：
训练时默认不需要加此环境变量，仅当发现驱动版本不够时才使用此方法。 专属池驱动版本如何升级？ 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，具体操作请参见资源池驱动升级。
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。 TFServing框架迁移操作步骤 Triton框架迁移操作步骤 TFServing框架迁移操作步骤 增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2
自定义镜像中不能安装GPU或Ascend驱动程序。当用户选择GPU资源运行训练作业时，ModelArts后台自动将GPU驱动程序放置在训练环境中的 /usr/local/nvidia目录；当用户选择Ascend资源运行训练作业时，ModelArts后台自动将Ascend驱动程序放置在/usr/lo
场景介绍 方案概览 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 Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 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。
场景介绍 方案概览 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 Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成
Lite k8s Cluster节点默认会安装os-node-agent插件，用于对节点进行管理，例如： 驱动升级：通过os-node-agent插件下载驱动文件并进行驱动版本升级、回退。 故障检测：通过os-node-agent插件在系统内周期性巡检故障特征，及时发现节点故障。
py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh -bfp
场景介绍 方案概览 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 Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
场景介绍 方案概览 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 Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 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。
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理
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te Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动操作请参见升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动操作请参见升级Lite Cluster资源池单个节点驱动 父主题： Lite Cluster资源管理
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