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训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取to
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cache 由于CogVideoX1.5对显存需求较大，直接训练显存不足，训练采用data cache，将text encoder和vae两个不参与训练的模型对数据集进行预编码处理。 cd /home/ma-user/finetrainers 对/home/ma-user/finet
授权API至APP 功能介绍 将指定的API授权给APP。API的认证方式必须为APP认证，APP的创建用户必须是API所属服务的创建者，且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 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S
付费工作流可使用的时间值。 响应参数 状态码：201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result String 认证结果。 请求示例 对在线服务进行鉴权。设置付费工作流计费周期为“day”，付费工作流可使用的时间为“100”。 POST https://{endpoint}/
Server适配PyTorch NPU指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。
rts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个API的推理请求流量做了限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间，ModelArts将限流值设定在一个较高区间。 处理办法 降低
Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。
更新API授权 功能介绍 更新API的授权关系。API的认证方式必须为APP认证，APP的创建用户必须是API所属服务的创建者，且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 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S
cache 由于CogVideoX1.5对显存需求较大，直接训练显存不足，训练采用data cache，将text encoder和vae两个不参与训练的模型对数据集进行预编码处理。 cd /home/ma-user/finetrainers 对/home/ma-user/finet
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下
Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个名为“Test”的仓库，其中只存放Test模型实例的全部文件。 功能说明
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能，如果训练作业运行失败，ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
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