检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
常见问题 模型转换失败怎么办？ 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因，Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts进行AI模型开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS
ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务（例如：创建Notebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签
使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts
ModelArts Standard资源监控概述 为了满足用户对资源使用的监控诉求，ModelArts Standard提供了多种监控查看方式。 方式一：通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。具体涉及以下几个方面：
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景，例如面向ToC业务的AIGC推理场景，客户业务量会随时间有规律的波动，按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
