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GP相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
自定义镜像故障 Notebook自定义镜像故障基础排查 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status
MLLM多模态模型训练推理 Bunny-Llama-3-8B-V基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导（6.5.901） Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行训练作业
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题：
创建调试训练作业 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 使用VS Code创建并调试训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
量化 W4A16量化 W8A8量化 W8A16量化 kv-cache-int8量化 父主题： 推理关键特性使用
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配MindSpeed-LLM PyTorch NPU训练指导（6.5.901）
执行训练任务 执行训练任务（推荐） 执行训练任务（历史版本） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配MindSpeed-LLM PyTorch NPU训练指导（6.5.901）
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