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SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。
下线影响 正式下线后，ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在
_cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具，用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具，ModelArts支持Exporter功能，方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。
其本质是通过挂载工具，将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景 场景1：数据集预览和操作，将承载数据集的OBS挂载至Notebook中，可以像本地文件系统一样操作数据集。
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。
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亮点特性4：提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab ModelArts集成了基于开源的JupyterLab，可为您提供在线的交互式开发调试。
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。
AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大模型“开箱即用”，提供大模型开发套件，提升大模型开发效率并缩短开发周期。 访问方式 ModelArts基于不同的产品形态提供了多种访问方式。
增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。
├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。
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