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WiseDBA展示的Schema与数据库实例Schema不一致 问题描述 WiseDBA展示的Schema与数据库实例Schema不一致。 解决方法 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发 > 数据库治理”。 选择左侧导航栏的“实例管理 >
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建
训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 场景介绍 本文介绍如何将客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导，包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。此外，ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境
准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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上的微调方案，包括sft全参和lora 微调。 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
上传数据至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p
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 Server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
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下： 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite（简称MSLite）进行模型的转换，进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上
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