登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。

查看更多 →

创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

查看更多 →

创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

查看更多 →

多任务系统使用互斥锁达到资源互斥的目的，其他任务不能强行抢占任务已经占有的资源。使用互斥锁时，可能存在任务间相互等对方释放资源的情况，从而造成死锁。死锁会使任务陷入无限循环等待，导致业务功能障碍。开启dlock互斥锁死锁检测功能后，每个任务在成功获取互斥锁时，会记录该互斥锁为本任务持有，因此通过任务ID可以得知持有的互斥锁。此外，互斥锁控

查看更多 →

弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

查看更多 →

Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 本案例介绍在ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS），使用Llama3-8B模型框架实现新闻自动分类，能够高效处理和分类大量新闻内容。 面向AI大模型开发新手用户，了解AI大模型基础知识即可 ModelArts

查看更多 →

1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。

查看更多 →

环境变量：由算法携带，可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产 > 模型管理”中创建成功。 图3 常规训练 常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。 图4 增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使

查看更多 →

创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

查看更多 →

创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

查看更多 →

算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

查看更多 →

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，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后

查看更多 →

ALM-3276800045 端口互斥告警 ALM-3276800045 端口互斥告警 147456 ALM-3276800045 端口互斥告警 147457 父主题： V200版本LSW设备告警

查看更多 →

、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

查看更多 →

用于轻量级Web 服务器 、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

查看更多 →

将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepsp

查看更多 →

s中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为AI应用，用于部署服务。 从OBS中导入AI应用文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶中，从OBS将模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，直接用于部署服务。

查看更多 →

NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

查看更多 →

海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

查看更多 →

训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

查看更多 →