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在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时，需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费，即按购买的存储容量和
查询数据集导出任务列表 功能介绍 分页查询数据集导出任务列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datase
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
自定义镜像规范 AI Gallery支持托管自定义镜像，但是托管的自定义镜像要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像，操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练，则需要满足自定义镜像规范（训练）。
数据管理权限 表1 数据集管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集列表 GET /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:list - √ √ 创建数据集 POST /v2/{project_id}/datasets
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
我的Gallery介绍 “我的Gallery”可以查看各类AI资产的发布订阅情况和个人资料等。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页
预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的
如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？ 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互，将Notebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件
安装Gallery CLI配置工具 场景描述 Gallery CLI配置工具支持将AI Gallery仓库的资产下载到云服务端，便于在云服务本地进行训练、部署推理。 Gallery CLI配置工具支持将单个超过5GB的文件从本地上传至AI Gallery仓库中。 约束限制 Gallery
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、P
修改Workflow工作流 功能介绍 更新Workflow工作流信息。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 Step1
模型包结构介绍 创建模型时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景，如果是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范
预训练任务 步骤1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
管理AI Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页，选择“数据集介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称
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