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LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导（6.3.910） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程，包括pretrain_cl
mmary文件覆盖OBS上的原文件。当超过5GB后，由于达到了OBS单次导入文件大小的上限，导致无法继续写入。 处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题，建议处理方法如下： 推荐使用本地缓存的方式来解决，使用如下方法： import moxing.tensorflow as
String vpc id。 subnet 否 String 子网id。 securityGroups 否 Array of strings 安全组id集合。 表11 CreatingStep 参数 是否必选 参数类型 描述 step 否 Integer 创建步长。 type 否 String
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和Intern
Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源，部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户。
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练微调指导（6.3.908） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2模型的训练过程，包括Finetune训练、LoRA训练。
资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常
其他故障 Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池，如何解决？ 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题： 开发环境
模型准备，导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备，准备模型业务相关的关键参数。 模型转换，包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。
特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它不仅比传统的WebUI更迅速，而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署ComfyUI，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelAr
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：大模型推理standard常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它不仅比传统的WebUI更迅速，而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署ComfyUI，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelAr
在Notebook实例中，使用pip install时，提示“ReadTimeoutError...”或者“Read timed out...”的错误。 解决办法 建议先尝试使用pip install --upgrade pip，再使用pip install。 父主题： Notebook实例常见错误
CogVideoX训练推理基于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CogVideoX进行LoRA微调及推理。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX的
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
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