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常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题： 专属资源池训练
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题： 调试与训练
多机多卡 上传数据至OBS（首次使用时需要） 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题： 调试与训练
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理
SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.907） SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题： AIGC模型训练推理
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题：
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