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务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量，加强公共安全，优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生产线能力和高性能AI算力，提升大模型推理效率，为矿山行业带来更高效、智能、安全和可持续的生产方案。 铁路 实现列车智能调
ession鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一：提交常用框架训练作业 Estimator中同时指定framework_type和framework_version，会提交一个常用框架训练作业。 from modelarts
在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超
准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享环境。 AI Gallery简介 AI Gallery简介 使用指导 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery的AI应用 08 SDK ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/me
Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
面向k8s资源型用户，提供k8s原生接口，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。 ModelArts用户指南（Lite Cluster） ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备
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。 OBS和训练容器间的数据传输原理可以参考在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输。
在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业目的是什么？基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准
ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERN
除非订阅算法和预置框架无法满足需求，否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR），才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像，选择自己的镜像，并且通过指定代码目录（可选）和启动命令的方式来创建的训练作业。
背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。工作空间组件可以将ModelArts各
开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts Standard专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 ModelArts Lite Server和ModelArts
意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
ook代码样例、数据集、算法、模型、镜像。 商用资产由华为云云商店提供卖家发布和买家购买相关功能，AI Gallery仅提供列表展示。购买商业售卖的AI资产，本质上是购买算法、模型等AI资产的使用配额，在配额定义的约束下，有限地使用算法、模型等。 卖家发布AI类资产操作请参考发布
部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 模型使用CV2包部署在线服务报错
用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 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）
美-圣地亚哥 使用订阅算法开发模型 ModelArts的AI Gallery上存在较多开发者分享的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用订阅算法开发模型教程 使用自定义算法开发模型 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至云上训练，可以考虑使用
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