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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 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
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： 文生图模型训练推理
releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中 tar -zxf nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl
releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中 tar -zxf nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl
Miniconda3-py39_24.5.0-0-Linux-aarch64.sh /tmp # https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux # 安装 Miniconda3
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
整。 升级Lite Cluster资源池驱动：当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。 监控Lite Cluster资源
使用Gallery CLI配置工具上传文件 在服务器（ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli upload”可以往AI Gallery仓库上传资产。 命令说明 登录Gallery
Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户，需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题： 通过VS
间带宽恢复到370GB/s。 可能原因如下，仅供参考： 驱动程序问题：可能是由于驱动程序没有正确安装或配置，导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后，驱动程序可能已经正确配置，从而解决了这个问题。 硬件问题：如
GpuEnvironmentSystem 重要 nvidia-smi命令异常 请检查GPU驱动是否正常 GPU卡驱动不可用 重要 nvidia-fabricmanager版本和GPU驱动版本不一致 请检查GPU驱动版本和nvidia-fabricmanager版本 nvidia-fabricmanager
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器（ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
5和SDXL的ComfyUI、Webui和Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源部署ComfyUI、WebUI、Diffusers框架用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先购买Server资源。
releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中 tar -zxf nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl
releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中 tar -zxf nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl
所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
ep_time.txt文本中 autoxl_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
SD1.5&SDXL Diffusers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 Controlnet训练 父主题： 文生图模型训练推理
链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史，发现执行了“yum update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。
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