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MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本，是基于原生Mi
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换
发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。
准备BF16权重 本章节介绍BF16权重转换操作。 BF16获取权重有2种方式： 方式一：直接获取HuggingFace社区已经转换完成的BF16权重。 方式二：基于DeepSeek官网提供的FP8权重转换为BF16权重。 方式一提供的权重是开发者在社区贡献的权重，如果是用于生产
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
发布免费模型 在AI Gallery中，您可以个人开发的模型免费分享给他人使用，包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型，已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
准备镜像 准备大模型训练适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr
训练迁移快速入门案例 本篇指导是迁移的总体思路介绍，便于用户对迁移过程有一个整体的认识。如果您希望通过具体案例直接实操，请参考《主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导》。该案例以ChatGLM-6B为例，介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式，这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后，需要在Workflow页面配置输入输出等参数；而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造，用户直接在SDK侧发布并运行工作流，节省了前往控制台进行配置运行的操作。
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API，以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
管理标注数据 同步新数据 ModelArts会自动将数据集中新增的数据同步至标注作业，包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据，可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中，单击“同步新数据”，快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象：
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上
IAM 介绍ModelArts所有功能涉及到的IAM权限配置。 IAM权限简介 如果您需要为企业中的员工设置不同的权限访问ModelArts资源，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
更新开发环境实例信息 功能介绍 该接口用于更新开发环境实例的描述信息或自动停止信息。 URI PUT /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id
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