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管理标注作业 查看标注作业 在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，进入数据标注页面。 在“我创建的”页签，可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
查询工作空间配额 功能介绍 查询工作空间配额。 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 GET /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/quotas
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控
基于MaaS DeepSeek API和Dify快速构建网站智能客服 本文介绍如何使用MaaS（大模型即服务平台）的免费Token额度的满血版DeepSeek-R1 API接入Dify（开源Agent平台），快速构建AI对话机器人并将其嵌入在网页页面中。当免费Token额度用完后
查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 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 GET /v2/{project_id}/
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
LLaMA-VID基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaMA-VID的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
个人用户快速配置ModelArts访问权限 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR等服务交互，需要用户配置委托授权，允许ModelArts访问这些依赖服务。如果没有授权，ModelArts的部分功能将不能正常使用。 约束与限制 只有主账号可以使用委托授权，可以为当前账号
Notebook中构建新镜像 ModelArts中注册镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将基础镜像上传后，可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后，才能在后续的Notebook中使用。镜像注册的操作步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“镜像管理”。
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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
LoRA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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 问题现象 启动服务失败，报错：资源不足，服务调度失败。（Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976：No resources
Notebook的自定义镜像制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时，经常需要对开发环境进行一些改造，如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限，运行中的Notebook实例中无root权限，所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件，目前
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时，提示磁盘空间已满：No Space left on Device。 在Notebook执行代码时，出现如下报错，提示：Disk quota exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
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