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LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的
LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训（Checkpointing）和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的
创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化的超参类型为
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到
在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile，在ECS服务器上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册，用以创建新的开发环境，满足自己的业务需求。 本案例将基于ModelArts
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明
将数据预热到SFS Turbo 训练任务开始前可通过数据预热功能将文件元数据和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中，数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
重置节点后无法正常使用？ 问题现象 当ModelArts Lite的CCE集群在资源池上只有一个节点，且用户设置了volcano为默认调度器时，在ModelArts侧进行重置节点的操作后，节点无法正常使用，节点上的POD会调度失败。 原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后，
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