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moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署，支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户
Yolov8基于Lite Server适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源，部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格：单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。推理部署如果是376T规格，推荐使用单机单卡；280T规格推荐使用单机2卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster或DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Qwen-7B和Qwen-14B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Qwen-72B至少需要5机4
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Llama2-7B和Llama2-13B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Llama2-70B至少需要4机32卡
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格：单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1
ModelArts与其他服务的关系 图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。
下载数据 在AI Gallery中，您可以下载满足业务需要的数据集。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据。 下载数据集 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 数据集”，进入数据页面，该页面展示了所有共享的数据集。 搜索业务所需的数据集，请参见查找和收藏资产。
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式，这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后，需要在Workflow页面配置输入输出等参数；而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造，用户直接在SDK侧发布并运行工作流，节省了前往控制台进行配置运行的操作。
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范。Web
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。
标注声音分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死，如果不能及时发现，就会导致无法及时释放资源，从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本，提高使用体验，ModelArts提供了卡死检测功能，能自动识别作业是否卡死，并在日志详情界面上展
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力，在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分，之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示： workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
推理部署使用场景 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为模型，将模型快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 准备推理资源：根据实际情况选择部署服务所需要的资源类型。Mod
人工标注文本数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。
训练作业日志中提示“No such file or directory” 问题现象 训练作业运行失败，日志中提示“No such file or directory”。 例如：找不到训练输入的数据路径时，会提示“No such file or directory”。 例如：找不到训练启动文件时，也会提示“No
Open-Sora1.2基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora 1.2 训练和推理。
Bert基于Lite Server适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源，部署Bert-base-chinese模型推理的详细过程。完成本方
Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
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