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创建训练作业版本 功能介绍 创建一个训练作业版本。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 参数说明
创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts S
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 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，模型列表、对应的开源权重获取地址如表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
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前，您需要创建Notebook实例，并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请
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，以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例，为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
数据保护技术 ModelArts通过多种数据保护手段和特性，保障存储在ModelArts中的数据安全可靠。 数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 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，模型列表、对应的开源权重获取地址如表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
发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中，针对同一数据源的数据，对不同时间处理或标注后的数据，按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后，才能应用于模型开发或训练。
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长
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。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，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，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2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
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
查询导入任务列表 查询数据集导入任务列表。 dataset.list_import_tasks() 示例代码 查询数据集导入任务列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
查询导出任务列表 查询数据集导出任务列表。 dataset.list_export_tasks() 示例代码 查询数据集导出任务列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
执行训练任务（推荐） 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
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