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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。 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。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+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PyTorch，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
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件，可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab，请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件，可以直接从JupyterLab中下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。
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
查询Notebook支持的可切换规格列表 功能介绍 查询创建Notebook实例支持的可切换的规格列表。 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
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+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Tensorflow，训练使用的资源是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
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
自定义镜像规范 AI Gallery支持托管自定义镜像，但是托管的自定义镜像要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像，操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练，则需要满足自定义镜像规范（训练）。
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。
模型的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型，也可通过制作自定义镜像，导入ModelArts创建为模型，并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一： 预置镜像的环境软件满足要求，只需要导入模型包，就能用于创建模型，通过镜像保存功能制作。
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。
将模型部署为批量推理服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面，列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。
SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.912） 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。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。 方案概览
执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
执行训练任务 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型
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
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