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文生视频模型训练推理 CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） CogVideoX模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于Lite
原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。
CogVideoX模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX
对于集群训练场景，昇腾提供了集群分析工具cluster_analysis，当前主要对基于通信域的迭代内耗时分析、通信时间分析以及通信矩阵分析为主，从而定位慢卡、慢节点以及慢链路问题。 父主题： PyTorch迁移性能调优
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelArts
Session鉴权 （可选）Session鉴权 用户名密码认证模式 用户AK-SK认证模式
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
性能比对工具 cluster_analyse 集群性能分析工具，采集好的多机Profiling数据可通过该工具分析集群通信耗时、通信带宽矩阵等内容，从而辅助定位慢卡、慢节点等问题。工具的输出数据为csv格式，可直接拖入Ascend Insight进行可视化查看。
购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。
ModelArts服务视频 训练作业容错检查功能介绍 04:48 了解什么是训练作业容错检查功能 华为云ModelArts服务视频 高可用冗余节点功能介绍 03:07 了解什么是高可用冗余节点功能 操作指导 开发一条Workflow 操作指导 5:55 开发一条Workflow VS
购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。
权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。
Open-Sora1.2基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora 1.2 训练和推理
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
导入任务管理 查询导入任务列表 创建导入任务 查询导入任务状态 父主题： 数据管理
合作伙伴 注册伙伴 发布解决方案 父主题： AI Gallery（旧版）
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