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使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 背景信息 Prometheus是一款开源监控工具，ModelArts支持Exporter功能，方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 使用说明 该功能为白名单功能，如需要使用，请联系提交工单开通此功能。
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一
创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例，用于代码开发。 该接口为异步操作，创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录，由于
以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 产品形态 ModelArts提供多种产品形态，如下表所示。 表1 ModelArts产品形态介绍
易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型，含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、AIGC等模型系列，所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全面适配
日志提示“No module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
看上传进度和速度。 将本地文件上传，请参考支持上传本地文件； GitHub的开源仓库的文件上传，请参考支持Clone GitHub开源仓库； 存放在OBS中的文件上传，请参考支持上传OBS文件； 类似开源数据集这样的远端文件上传，请参考支持上传远端文件； 在Notebook的使用
练使用的资源是Ascend。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。
在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型模板，用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
LlamaFactory 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
s完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6
MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请公测。 应用场景 ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）的应用场景： 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型，含Llama、Baichuan、Yi、Qwen模型系列，所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全面适配和优化，使得
成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 父主题： LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch
本地上传：将本地数据直接通过Internet上传至OBS指定目录后，再导入数据集。 表格型数据来源 表格数据集支持从5种数据源导入数据，分别为对象存储服务（OBS）、数据仓库服务（DWS）、数据湖探索服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。
成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 父主题： GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch
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