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在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量？ ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量，如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中，您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境
查询数据集列表 分页查询用户的数据集列表。 list_datasets(session, dataset_type=None, dataset_name=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集列表 from modelarts.session
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优任务后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模
团队标注审核 功能介绍 团队标注审核。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset
自动学习训练作业失败 训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败。 首次请检查您的账户是否欠费。如果账号状态正常。请针对不同类型的作业进行排查。 针对图像分类、声音分类、文本分类的作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
提交验收任务的样本评审意见 功能介绍 提交验收任务的样本评审意见。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/dat
在云监控平台查看在线服务性能指标 ModelArts支持的监控指标 为使用户更好地掌握自己的ModelArts在线服务和对应模型负载的运行状态，云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，
服务韧性 韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层
Lite功能介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
创建IAM用户并授权使用MaaS 配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大，基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求，则不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArt
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
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