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导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 如果需要多个全量实例，每个全量都需要启动一个容器，只挂载对应的NPU --name ${container_name}：容器名称，进入
导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 如果需要多个全量实例，每个全量都需要启动一个容器，只挂载对应的NPU --name ${container_name}：容器名称，进入
常见问题 模型文件目录下不能出现dockerfile文件； “查看构建日志”中显示“Not only a Dockerfile in your OBS path, please make sure, The dockerfile list”，表示dockerfile文件目录有问题，模型文
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler
该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。
CLI配置工具包下载完成后，进入服务器安装工具。不管是ModelArts Lite云服务，还是本地Windows/Linux等服务器，安装操作都相同。 登录服务器，激活python虚拟环境。 conda activate [env_name] # 例如使用conda管理python环境（需要确认环境已安装Anaconda）
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 Llama3 Llama3-8b Llama3-70b
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 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
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 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
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 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
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 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
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录M
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例，为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，
model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中，需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self.model_path属性获得。 当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时，self
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Server上的预训练和全量微调方案。 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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Server上的预训练和全量微调方案。 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。
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
服务{0}难例筛选未开启。 开启对应服务难例筛选后重试。 400 ModelArts.3839 The hard-select has been enabled for service {id}. 服务{0}难例筛选已开启。 对应服务难例筛选已开启，无需重复开启。 400 ModelArts
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户有自定义开发的需要，比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作，可通过Note
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