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迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
a-modprobe”命令来加载所有必要的内核模块。 处理方法 方案1：操作系统内核重新加载nvidia_uvm。 sudo rmmod nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_uvm 方案2：安裝nvidia-modprobe。 apt-get install
preferred_fp32 模型转换 在ModelArts开发环境中，通过对应的转换预置镜像，直接执行对应的转换过程，对应的转换和评估工具都已经预置了最新版本，详细介绍请见使用说明。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 !converter_lite --modelFile=resnet50
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： 文生图模型训练推理
Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误，可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件（路径一般在“C:\Users\{User}\
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，包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套
OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS
OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS
e-remote.remot-sdh’，它被报告存在问题”。 原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径？ 解决方案 变量定义参考如下示例： input_storage = './test.py' import moxing as mox mox.file
精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路： 大模型训练通常使用多机训练，鉴于多机训练复现问题的成本较高，且影响因子较多，建议用户先减少模型层数，使模型能够单机训练，确认单机训练是否也存在精度问题，若存在，则使用下述手段定位精度问题，使得单机精度达标，然后再恢复层数拉起多机训练。
创建Standard专属资源池 本章节主要介绍创建Standard专属资源池的详细操作。 前提条件 已经创建虚拟私有云。 已经创建子网。 步骤一：创建网络 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接，基于华为云的VPC进行封装，对用户仅提供网络名称以及CIDR网段的选择项
”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时，建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”，以避免创建作业失败。 父主题： 云上迁移适配故障
直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
while getting xxx 问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错，报错截图如下： 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址 包名 父主题： 环境配置故障
url发送给他人使用，他人无法打开，报错“……lost token or incorrect token……”。 原因分析 原因是由于其他人没有此账号的令牌导致。 解决方案 在此url后面加上Notebook拥有者的token。 父主题： 实例故障
msprobe精度分析工具使用指导 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，其通过采集和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在，主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。更多内容请参考msprobe工具介绍。
精度调优前准备工作 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。
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