训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口

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预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd

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该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"

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预训练 预训练数据处理 预训练超参配置 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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虚拟IP 虚拟IP（Virtual IP Address）是从VPC子网网段中划分的一个内网IP地址，是一种可以独立申请和删除的内网IP地址，适用于以下场景： 将一个或者多个虚拟IP同时绑定至一个 云服务器 ，可以通过任意一个IP地址（私有IP/虚拟IP）访问云 服务器 。通常当单个云服

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虚拟药物筛选 创建study 删除study 列举study所有作业 创建study作业 列举study 获取study作业的最值信息 获取生成study作业3D结构的内容 父主题： 项目管理

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虚拟网关 虚拟网关是物理连接的接入路由器，是实现物理连接访问VPC的逻辑接入网关。虚拟网关与云专线需要直连的VPC绑定，如果用户需要访问多个VPC，则也可通过虚拟网关关联需要访问的VPC网段，通过对等连接或云连接实现访问多个VPC的功能。 一个VPC只能关联一个虚拟网关，多条物理

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虚拟网关 创建虚拟网关 查看虚拟网关 修改虚拟网关 删除虚拟网关

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String 虚拟IGW的uuid 最小长度：0 最大长度：36 project_id String 虚拟IGW的租户id 最小长度：0 最大长度：32 vpc_id String 虚拟IGW的vpcid 最小长度：0 最大长度：64 name String 虚拟IGW的名称 最小长度：0

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删除虚拟igw 功能介绍 删除虚拟igw 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/geip/vpc-igws/{vpc_igw_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 vpc_igw_id 是 String 最小长度：0

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设置虚拟补丁 此模块包括虚拟补丁和虚拟补丁例外两部分，设置并开启虚拟补丁规则后，会依据内置数据库漏洞特征库信息，对命中策略的攻击进行虚拟补丁拦截防护。虚拟补丁规则例外能防止正常业务运行下误报情况的发生。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库运维管理系统。 在左侧导航栏，选择“策略防护

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更安全：利用AI算法实现对已知和0-day漏洞的精准有效阻断，提升防护水平至99.99%。无需担心供应链攻击威胁，实现真实网络攻防对抗，提升网络安全对抗水平。 更省钱：运维成本降低80%以上，部署简单，无需手动更新规则库，算法减轻运维压力，无需专职运维和攻防知识，降低人员成本，覆盖多种运维场景，实现高效运营模式。

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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