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在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。 在配额信息页面可以查看工作空间设置的配额值、已用的配额、最后修改时间等配额信息。 单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。
网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输入密码就可以登录到弹性裸金属服务器，因此可以防止由于密码被拦截、破解造成的账户密码泄露，从而提高弹性裸金属服务器的安全性。 说明：
查看训练作业事件 训练作业的（从用户可看见训练作业开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示： 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错：
存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。 如果type为“evs”类型，该值不需要填写。
spec 作业使用的资源规格相关配置 是 JobSpec inputs 作业节点的输入列表 是 JobInput或者JobInput的列表 outputs 作业节点的输出列表 是 JobOutput或者JobOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时
在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT。 OUTPUT：训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。
在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT。 OUTPUT：训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录，用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。
log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录（OBS）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于MindSpore的）。目前，PyTorch NPU并不依赖rank
在Swin-Transformer目录下，创建运行脚本run.sh。 脚本中的"SRC_DATA_PATH=${imagenet数据集在obs中分享链接}"，需要替换为上一步中的imagenet21k_whole文件夹分享链接。 脚本中的"https://${bucket_name}.obs.cn-north-4
/home/ma-user/work/下，会覆盖镜像中的代码目录，导致训练失败。 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。
存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。 如果type为“evs”类型，该值不需要填写。
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.906版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0
一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevSe
FINETUNING_TYPE，表示微调的策略，可以选择的参数包括：{full, lora} 删除 RUN_TYPE 所以当前的组合情况为： 项目 full lora pt（预训练） √ √ sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
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