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主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
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专属资源池训练 资源选择推荐 步骤总览 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 父主题: 历史待下线案例
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
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:
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通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
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通过VS Code远程使用Notebook实例 VS Code连接Notebook方式介绍 安装VS Code软件 VS Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中上传下载文件 父主题:
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
制作自定义镜像用于推理 模型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
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
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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
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据