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引擎版本，引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练
python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“
t.json" 同时也可以为“dict”类型的变量 ，如： data = { "is_training": "False", "observations": [[1,2,3,4]], "default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String
reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f INFO;root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 出现该问题的可能原因如下 pip源中的pip包更新了，之前能跑通的代码，在包更新之后产生了不
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和Intern
LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导（6.3.910） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程，包括pretrain_cl
model_outputs = {} # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在OBS和模型包的目录 # with open(os.path.join(self.model_path, 'label.txt'))
mox.file.copy_parallel(args.data_url, local_data_path) ... #上传容器本地数据至obs路径 mox.file.copy_parallel(local_output_path, args.train_url) 新版训练中，用户
引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展Wav2Lip训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所
DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora-Plan1.0训练和推理。 方案概览 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。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。
解决用户获取数据的问题。 用户可在AI Gallery上一键下载需要的数据资源到ModelArts数据管理。 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。
RemoteConstraint 参数 是否必选 参数类型 描述 data_type 否 String 数据输入类型，支持数据存储位置（OBS）、ModelArts数据集两种方式。 attributes 否 Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值：
RemoteConstraint 参数 是否必选 参数类型 描述 data_type 否 String 数据输入类型，支持数据存储位置（OBS）、ModelArts数据集两种方式。 attributes 否 Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值：
2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6 LoRA训练的详细过程。完成本方案
DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora 1.2 训练和推理。 方案概览 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。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。
0 提供领先的中英双语多模态能力支持。 该能力通过过 VisCPM [ICLR'24] 论文中提出的多模态能力的跨语言泛化技术实现。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.0 LoRA训练的详细过程，及一份推理
引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展Wav2Lip训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所
PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） Llama3 Llama3-8b
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶，OBS并行文件系统，SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。
libfontconfig1 回显如下代表执行成功： 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate 下载完成： 执行如下命令安装Grafana。
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