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昇腾云服务6.3.905版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.905版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一：swr
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中，安装的依赖包不丢失，持久化存储的部分（home/ma-
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中，安装的依赖包不丢失，持久化存储的部分（home/ma-
专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一：swr
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练。 llama2-7b
创建模型时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景，如果是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型，制作自定义镜像。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 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-6.3.909软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-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。
2）。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2，驱动版本是23.0.5。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
2适配 本章节介绍Flux模型使用Diffusers 0.30.2框架的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理，输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface，并输入个人账号的token，用于自动下载flux权重。 huggingface-cli
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 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-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-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。
一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevSe
设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址（例如本地PC的IP地址或者访问机器的外网IP地址，最多配置5个，用英文逗号隔开），不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和ModelArts服务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地
需修改finetune_onevision_ascend.sh中的数据集和模型路径为步骤七和步骤八的下载完成后的路径 路径修改说明： 执行训练脚本前，需修改pretrain_clip_ascend.sh中的数据集和模型路径为步骤七和步骤八的下载完成后的路径，如图1所示； 执行训练脚本前，修改fin
则无法预测含有透明度的PNG图片，因为Ascend仅支持RGB-3通道的图片。 该功能为调测使用，实际生产建议使用API调用。根据鉴权方式的不同，可以根据实际情况选择通过Token认证的方式访问在线服务、通过AK/SK认证的方式访问在线服务或者通过APP认证的方式访问在线服务。
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
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