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资源和引擎规格接口 查询资源规格列表 查询引擎规格列表 父主题: 训练管理
初识ModelArts 父主题: 图解ModelArts
AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题: Lite Server资源管理
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
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常见问题 模型转换失败怎么办? 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 同样功能的PyTorch Pipeline,因为指导要求适配onnx pipeline,两个pipeline本身功能就有差别,如何适配? AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 迁移后应用出图效果相比GPU
PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能可视化工具Ascend-Insight使用指导 其他性能分析工具 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
基于ModelArts Standard专属资源池训练模型 使用ModelArts Standard专属资源池训练的场景介绍 使用ModelArts Standard专属资源池训练的准备工作 使用ModelArts Standard专属资源池进行单机单卡训练 使用ModelArts
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 (可选)工作空间配置 父主题: 专属资源池训练
FAQ CUDA和CUDNN CloudShell调试方法 run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 如何查看训练环境变量 infiniband驱动的安装 Tensorboard的使用 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题: 专属资源池训练
典型场景配置实践 个人用户快速配置ModelArts访问权限 配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 查找Notebook实例 使用Cloud Shell登录训练容器
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题: AIGC模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理