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... └─QwenVL ├── train/<commit_id> # 本教程中需要的模型代码 └── Dockerfile # 构建镜像
相关介绍请参见创建委托。 所有用户：该选项表示会将委托的权限授权到当前账号下的所有子账号、包括未来创建的子账号，授权范围较大，需谨慎使用。个人用户选择“所有用户”即可。 “授权对象” “授权对象类型”选择“所有用户”时不涉及此参数。 IAM子用户：选择指定的IAM子用户，给指定的IAM子用户配置委托授权。
Gallery，单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > Workflow”，进入“我的Workflow”页面。 单击“我的订阅”，进入个人订阅的Workflow列表。 在“我的订阅”列表，选择需要导入的Workflow，单击“应用控制台”旁的“Workflow”。 图2 选择应用控制台
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts
能标注，快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。
├── mllm_train │ └── train/<commit_id> # 本教程中需要的模型代码 │ └── Dockerfile # 构建镜像 │
软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM 0.3.2推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 6.3.905版本获取路径：Support-E（推荐）
出现代码库文件夹。 图2 使用git插件克隆GitHub的开源代码仓库 克隆GitHub的私有仓库 克隆GitHub私有仓库时，会弹出输入个人凭证的对话框，如下图。此时需要输入GitHub中Personal Access Token信息。 查看Personal Access Token步骤如下：
式访问，也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入到云上环境中完成迁移开发与调测，最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式： ModelArts Standard：在Notebook中，使用预置镜像进行。 ModelArts Lite DevServer：在裸金属服务器中
获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3
co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以
数字人大脑和Dify，为具体的客户应用场景提供一整套解决方案。 KooSearch企业搜索服务：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，升级智能对话解决方案，含智能客服、数字人。
windows版本工具，下载链接见教程内。 MindStudio-Insight用户指南 PyTorch GPU推理迁移至MindSpore Lite NPU推理 模型迁移 Tailor Mindspore-lite模型转换、精度误差分析、性能分析。 whl包，地址见教程中下载链接。 Tailor使用指导
gingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download
gingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download
列等基于ModelArts Lite Server的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch
Gallery中提供的Notebook样例，可以直接通过Run in ModelArts，一键打开运行和学习，并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时，您开发的代码，也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用
gingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download
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Baichuan2 baichuan2-13b 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。
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