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获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
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具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
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或直接应用，减轻模型集成的负担。 零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，
发布和管理AI Gallery模型 构建模型 托管模型到AI Gallery 发布模型到AI Gallery 管理AI Gallery模型 父主题： AI Gallery（新版）
精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值，进行问题定位。
用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/no
如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本？ 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例： 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示，当前环境中cuda版本为10.2 父主题： Standard Notebook
资产发布成功后，发布者可以进入详情页修改该资产的名称、描述，让资产更吸引人。也可以修改资产的可见性。 编辑Notebook介绍 在Notebook详情页，单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。
发布和管理AI Gallery镜像 托管镜像到AI Gallery 发布镜像到AI Gallery 管理AI Gallery镜像 父主题： AI Gallery（新版）
在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下：
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