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AIGC模型训练推理

AI开发平台MODELARTS-SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）:Step2 创建OBS桶

Step2 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS，请提前创建OBS（参考创建OBS桶），例如桶名：sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：code。

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AI开发平台MODELARTS-SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）:Step7 创建训练作业

Step7 创建训练作业创建训练作业，填下如下参数。创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若用户需要修改代码文件，可修改OBS桶中代码文件，创建训练作业时，会将OBS的code目录复制到训练容器的/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/目录下，覆盖容器中原有的code目录。启动命令：直接运行启动脚本文件diffusers_finetune_train.sh。 sh /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_finetune_train.sh 本地代码目录：保持默认即可。工作目录：选择代码文件目录，例如/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/。输出：单击“增加训练输出”，将模型保存到OBS中。参数名称为output，数据存储位置选择OBS桶中制定文件夹，例如sdxl-train/checkpoint，获取方式选择环境变量，/home/ma-user/modelarts/outputs/output_0下的模型文件会保存到OBS中。图4 选择镜像资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 8*ascend-snt9b。如果需要多机训练，增加计算节点个数即可，启动脚本文件diffusers_finetune_train.sh支持多机训练。图5 选择资源池规格作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。图6 选择作业日志路径填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。图7 训练完成

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AI开发平台MODELARTS-SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）:Step4 下载模型依赖包

Step4 下载模型依赖包请在如下链接中下载好模型依赖包。下载stable-diffusion-xl-base-1.0，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix，官网下载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main

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AI开发平台MODELARTS-SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）:获取软件和镜像

获取软件和镜像表1 获取软件和镜像分类名称获取路径插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。获取路径：Support-E 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 SWR上拉取表2 模型镜像版本模型版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0

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