置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发

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用户在进行NPU精度和GPU精度比对前，需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度，决定了模型在每次更新权重时所采用的步长。学习率过高，模型可能会过度调整权重，导致不稳定的训练过程；如果学习率过低，模型训练速度会变慢，甚至陷入局部最优。 batch

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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VPC实例和与其关联的虚拟网关实例，不允许重复加载。 在弹出加载成功的对话框中，如果需要继续加载网络实例，在对话框中单击“继续加载”。不需要加载可以关闭弹窗，在网络实例页签中查看已加载的网络实例信息。 父主题： 网络实例

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。 5 多 AI开发平台 、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 父主题：

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使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在

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。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 父主题：

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。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 父主题：

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模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。

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est连线关系，并检查代码元素是否只与一个逻辑元素有manifest关系，如果有2个及以上的逻辑元素则不合规则，会列到检查结果中。 正确示例 错误示例 场景一：一个代码元素对应到两个及两个以上的逻辑元素（一对多）。 架构规则检查结果，列出不符合检查项的代码元素： 2.3.5逻辑元

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代码模型 代码模型定义代码结构以及代码元素逻辑模型中逻辑元素的对应关系，建立逻辑元素到代码仓或者代码目录的映射关系，以实现软件源代码的显示管理。元素介绍如下表所示： 表1 代码模型元素介绍 元素名 图标 含义 Repo Grp 代码仓组是代码模型分组辅助元素，不对应具体的代码仓，仅表示一个集合。

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等异构计算架构，支持多可用区（Available Zone，简称AZ）、多区域（Region）容灾等技术构建高可用Kubernetes集群。 华为云是全球首批Kubernetes认证服务提供商（Kubernetes Certified Service Provider，K CS P）

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。支持GPU虚拟化功能，支持1/2 T4、1/4 T4卡和1/8 T4卡。 请按需选择您所需要的类型和规格。 规格 表3 G6v型弹性 云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存 （GiB）

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CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发

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创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。

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迁移难度大：AI模型迁移面临算子层、框架层、模型层等多技术体系，迁移过程中遇到算子不适配场景难以解决，迁移后模型需要进行准确和性能调优，依赖专家经验进行模型分析与调优。 开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入，问题求助响

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适用于需要永久化保存的数据。 文件存储卷： CCE支持创建SFS存储卷并挂载到容器的某一路径下，也可以使用底层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。 对象存储卷：CC

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Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

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ll ./checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属 服务器 是8卡， 因此需要在预训练脚本中调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8

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