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产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理。 大规模分布式训练能力，加速大模型研发。 提供高性价比国产算力。 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化。 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
导出任务管理 查询导出任务列表 创建导出任务 查询导出任务状态 父主题： 数据管理
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）
DevServer管理 查询用户所有DevServer实例列表 创建DevServer 查询DevServer实例详情 删除DevServer实例 实时同步用户所有DevServer实例状态 启动DevServer实例 停止DevServer实例
描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签，并且自动同步在模型描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url
下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据选择的DWS集群，填写数据所在的数据库名称。 表名称：根据选择的数据库，填写数据所在的表。 用户名：输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码：输入DWS集群管理员用户的密码。 从DWS导入数据，需要借助DLI的功能，如果用户没有访
数说明请参见创建模型。单击“立即创建”，完成新版本的创建操作。 删除版本 在“模型管理”页面，单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“删除”，即可删除对应的版本。 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的服务后再执行删除操作。版本删除后不可恢复，请谨慎操作。
等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 使用流程 本节主要介绍在AI Gallery中管理资产的整体流程。 在AI
IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径（local_path）有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题： API/SDK
且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
委托名称前缀固定为ma_agency。 如该字段为iam-user01，则创建出来的委托名称为ma_agency_iam-user01。 默认为空，表示创建名称为modelarts_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。
String 操作路径，符合标准的Json PATCH格式，代表以服务详情的Json返回体为基准，想要执行替换的值的目标路径（Json PATH）。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新，因此前缀固定为“/config/”。例如，当期望更新第一个模型中的实例数量，则路径为“/co
存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删
提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。
Ascend-vLLM的主要特点 易用性：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。 易开发性：提供了友好的开发和调试环境，便于模型的调整和优化。 高性能：通过自研特性和针对NPU的优化，如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构
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