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到端吞吐性能上产生劣化，无法发挥PD分离调度架构的优势。 性能评测度量方式 度量标准 传统的度量方式未引入SLO的要求，造成吞吐好看，但是客户的感知不好。 goodput的引入：满足的SLO要求的吞吐，即TTFT与TPOT均满足要求。 TTFT：Time To First Token（首token生成时间）
是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减
是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
场景介绍及环境准备 场景介绍 DiT（Diffusion Transformers）模型是一种将Transformer架构引入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过T
上传文件。 刷新文件目录。 Git插件，可连接此Notebook实例关联的Github代码库。 表2 插件栏常用插件说明 插件 说明 文件列表。单击此处，将展示此Notebook实例下的所有文件列表。 当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。 Git插件，可以方便快捷地使用Github代码库。
Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型
开发环境 环境配置故障 实例故障 代码运行故障 JupyterLab插件故障 VS Code连接开发环境失败故障处理 自定义镜像故障 其他故障
通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
该方式是指用户在VS Code上使用ModelArts VS Code Toolkit插件提供的登录和连接按钮，连接云上实例。 VS Code手动连接Notebook 该方式是指用户使用VS Code Remote SSH插件手工配置连接信息，连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时，首先需要安装VS
Notebook：是一款Web应用，能够使用户在界面编写代码，并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI Gallery进行交流，停止实例等，提升用户体验。 支持SSH远程连接功能，通过SSH连接启动实例，在本地调试就可以操作实例，方便调试。
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vscode是否为最新版，最新版可能有bug，建议使用推荐版本v1
my_dir/') 引入MoXing Framework模块 使用MoXing Framework前，您需要在代码的开头先引入MoXing Framework模块。 执行如下代码，引入MoXing模块。 1 import moxing as mox 引入MoXing Framework的相关说明
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量对节点功能上锁 批量对节点功能解锁 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
修改hunyuan_dit_example.py脚本第16行，改为hunyuan-dit模型路径： 安装ascend_diffusers插件 执行以下命令安装华为侧插件ascend_diffusers。 pip install -e ${container_work_dir}/aigc_in
te Server。 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s
如果用户之前未安装过ModelArts VS Code插件，此时会弹出安装提示，请单击“Install and Open”进行安装；如果之前已经安装过插件，则不会有该提示，请跳过此步骤，直接执行5。 图5 安装VS Code插件 安装过程预计1~2分钟，安装完成后右下角会弹出对话框，请单击“Reload
主流开源大模型基于Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 AIGC模型 SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于Server适配PyTorch NPU推理指导 LLaVA模型基于Server适配PyTorch NPU预训练指导 LLaVA模型基于Server适配PyTorch
6.8.0版本配套关系表 强依赖组件 Ascend Snt9B配套版本 CCE 1.28（推荐）/1.25/1.23（存量） Volcano插件 1.15.8 ModelArts Device-Plugin 1.2.0 huawei-npu 2.1.22 Lite模式DevServer节点操作系统
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