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AI Gallery（新版） AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装，实现将训练后的结果注册到模型管理中，便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下： 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
String 操作失败的错误信息。 results Array of BatchResponse objects 删除标签响应体。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 表9 BatchResponse 参数 参数类型
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
训练作业日志中提示“No such file or directory” 问题现象 训练作业运行失败，日志中提示“No such file or directory”。 例如：找不到训练输入的数据路径时，会提示“No such file or directory”。 例如：找不到训练启动文件时，也会提示“No
推理部署使用场景 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为模型，将模型快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地
使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 背景说明 Server-Sent Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
给子账号配置训练作业基本使用权限 场景描述 本文介绍训练作业场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用自定义镜像训练，数据和代码存放在OBS桶中。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 训练作业所需权限 业务场景
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题： AI Gallery（旧版）
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
UTC'的毫秒数。 result String 更新结果，取值为：SUCCESS/FAIL/RUNNING。 config Config结构数组 更新后的服务配置，当infer_type为real-time时，会返回此值。 success_num Number 操作成功的节点数，当infer_type为edge时，会返回此值。
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