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Lite Server GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic？ 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？
Lite Cluster Cluster资源池如何进行NCCl Test？
Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在Mod
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
Standard Notebook ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎？ 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？ ModelArts的Notebook实例upload后，数据会上传到哪里？ 在ModelArts中如何将Notebook
Standard镜像相关 不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 如何登录并上传镜像到SWR？ 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量？ 如何通过docker镜像启动容器？ 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ Mod
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题： 导入数据到ModelArts数据集
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题： 数据准备与处理
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 （可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用窍门 创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题： Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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