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2.1.0 步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多
已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检
预置镜像选择 图4 自定义镜像预热 创建密钥所需的仓库地址、用户名、密码、可以参考对应租户的SWR登录指令。 图5 创建密钥 图6 登录指令 上图中为临时登录指令，如果需长期有效登录指令，可单击图中的“如何获取长期有效指令”链接获取指导。 单击“确定 ”后，在预热信息框中可以看到已成功预热的镜像信息。
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
--gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具，覆盖数据标注、数据处理、模型开发、训练、模型评估、部署上线等步骤，提供可视化的工作流运行方式。具体请参见什么是Workflow。 Standard的开发环境Notebook提供了云上JupyterLab环境和本地IDE插件，方便用户编写训练推理
已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 OBS服务相关报错可根据错误信息（包括errorCode、errorMessage等）
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解
Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name>
属计算资源，您需要先购买并创建专属资源池，详情请参见创建专属资源池。 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。 创建模型：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的模型。
Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name>
|── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表23。 表23 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GP
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