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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，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MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型，可以用于NPU芯片训练。
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.902） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型，可以用于NPU芯片训练。
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V 2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是
MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生M
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.4.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。
使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 ModelArts Lite Cluster会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标，也支持用户自定义一些指标项上报到AOM查看。
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。
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