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通过SSH工具远程使用Notebook 本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook
查看Lite Server服务器详情 在您创建了Lite Server服务器后，可以通过管理控制台查看和管理您的Lite Server服务器。本节介绍如何查看Lite Server服务器的详细信息，包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中，可以查看Server
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST
更新服务配置 更新当前服务对象配置。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数；其它平台的Session鉴权请参考Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行更新服务配置 1 2 3 4 5 6 7
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
SD WebUI推理方案概览 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer和ModelArts Standard环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 约束限制 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
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+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MPI，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
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+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MPI，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 x86_64
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同
日志提示"write line error" 问题现象 在程序运行过程中，刷出大量错误日志“[ModelArts Service Log]modelarts-pipe: write line error”。并且问题是必现问题，每次运行到同一地方的时候，出现错误。 原因分析 出现该问题的可能原因如下
训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优势
VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home
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