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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
查询运行中的Notebook可用时长 功能介绍 该接口用于查询运行中的Notebook实例的可用时长。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
查询Workflow待办事项 功能介绍 获取Workflow待办列表。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
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线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，配置kubectl后，您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具，操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 >
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 华为云ModelArts服务旧版训练管理在2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，用户将无法再使用旧版训练管理的功能，包括旧版训练作业、
MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具，其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze，并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化，能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议。
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更
CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
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