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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

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

时间：2024-12-09 20:36:09

AI开发平台MODELARTS AIGC模型训练推理

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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