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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买，需要提前联系客户经理申请开通资源规格，预计1~3个工作日内开通
停止Notebook实例 功能介绍 停止Notebook实例。 接口约束 暂无约束 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 POST /v1/{project_id
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session
查询Notebook实例详情 功能介绍 查询Notebook实例详情，可查询实例详细信息包括实例ID、名称、规格、镜像、实例状态和实例可打开的URL等。 接口约束 暂无约束 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
启动Notebook实例 功能介绍 启动Notebook实例。 接口约束 暂无约束 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 POST /v1/{project_id
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（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
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 DevServer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
删除Notebook实例 功能介绍 删除Notebook实例，删除的资源包括Notebook容器以及对应的所有存储资源。 接口约束 暂无约束 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
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。 应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts
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
Standard资源管理 在使用ModelArts进行AI开发时，您可以选择使用如下两种资源池： 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，然后在AI开发过程中选择此专属资源池。其中专属资源池分为弹性集群和弹性裸金属。 弹性集群又分为
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+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Tensorflow，训练使用的资源是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
查询Notebook支持的可切换规格列表 功能介绍 查询创建Notebook实例支持的可切换的规格列表。 接口约束 暂无约束 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
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，
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 DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署
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