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型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是c
型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。 description 否 String 任务描述。 engine_name 否 String 引擎名称。 export_format 否 Integer 导出的目录格式。可选值如下： 1：树状结构。如：rabbits/1.jpg,bees/2
否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache 否 裸机规格支持，挂载宿主机NVMe的硬盘。 /dev/shm 否 用于PyTorch引擎加速。 /usr/local/nvidia 是 宿主机的nvidia库。 父主题： 准备模型训练代码
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容
针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。 上传镜像 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容
关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。 description String 任务描述。 engine_name String 引擎名称。 export_format Integer 导出的目录格式。可选值如下： 1：树状结构。如：rabbits/1.jpg,bees/2
创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业（预置框架） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”，引擎选择“PyTorch”，PyTorch版本根据训练要求选择。 代码目录 选择OBS桶中训练code文件夹所在路径，例如“obs://test-modelarts/code/”。
考官网。 查询基础镜像（第三方镜像可跳过此步骤） ModelArts提供的公共镜像，请参考Notebook专属预置镜像列表，根据预置镜像的引擎类型在对应的章节查看镜像URL。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。
型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。 description String 任务描述。 engine_name String 引擎名称。 export_format Integer 导出的目录格式。可选值如下： 1：树状结构。如：rabbits/1.jpg,bees/2
且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。此处假设用户使用基于PyTorch的训练代码进行迁移。其他的AI引擎如TensorFlow、Caffe等不在本指导的讨论范围中。 已完成迁移环境准备，且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。
创建训练作业界面各参数名称及含义如下表所示。 表1 参数名称及含义 参数名称 含义 JobName 训练作业的名称，默认为当前的时间。 AI Engine 训练引擎，这里选择“mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64” Boot File
型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite
相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。 提交训练作业后，ModelArts Stan
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型，可以用于NPU芯片训练。
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