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]，列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。 支持按照检索参数查询服务列表，返回满足检索条件的服务list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，默认会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力 父主题：
GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
实现对单个节点的重置。勾选多个节点的复选框，单击操作记录旁的“重置”按钮，可实现对多个节点的重置。 如图1，下发重置节点任务时需要填写以下参数： 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例：重置任务包
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“专属资源池 > 弹性集群”。 在资源池列表中，单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图1
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图1
模型训练和推理，计算资源需收费。 存储资源费用：数据存储到对象存储OBS、云硬盘EVS、弹性文件服务SFS中的计费。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。 按需计费 规格单价
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
AI Gallery（旧版） AI Gallery简介 免费资产和商用资产 入驻AI Gallery 我的Gallery介绍 订阅使用 发布分享 参加活动 合作伙伴 需求广场
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 推理前的权重合并转换 父主题： LLM大语言模型训练推理
训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题： 训练管理
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.905） SDXL
制作自定义镜像用于推理 AI应用的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
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模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.
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