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步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite
操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中，单击“模型部署 > 在线服务”，进入在线服务页面。 单击“授权管理”后，单击创建应用即可创建App应用。 图1 授权管理 创建完App应用后即可展开App，然后单击添加AppCode即可添加AppCode。 图2 添加AppCode
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
FS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其
FS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其
FS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo，文
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum
unauth_result Array of AppAuthResultInfo objects 取消授权结果。 表8 AppAuthResultInfo 参数 参数类型 描述 api_id String API的编号。 app_id String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 auth_id
”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 步骤4：创建AI应用 在训练作业详情页的右上角单击“创建AI应用”，进入创建AI应用页面。 也可以在ModelArts管理控制台，选择“资产管理 > AI应用”，在“自定义AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
更多”下拉框中可见“关联sfsturbo”和“解除关联”。其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联操作需要用户委
专属资源池关联SFS Turbo显示异常 问题现象1 专属资源池关联SFS Turbo时显示异常，关联失败。 图1 关联异常 图2 报错提示 问题现象2 网络操作解除关联SFS Turbo后状态仍显示已关联且无报错信息，而解除关联按钮置灰不可操作。同时该网络的解除关联SFS Turbo按钮置灰不可操作。
rsion} 上传镜像完成后，返回容器镜像服务控制台，在“我的镜像”页面，执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败？ 上传数据和算法到OBS 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经安装和配置obsutil，请参见安装和配置OBS命令行工具。
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。 ModelArts Lite又分以下2种形态： ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用
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