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训练创建新的作业。 旧版训练管理是否停止新购？ 是的，旧版训练管理将于2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练？ 请参考新版训练指导文档（模型训练）来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主
进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“创建中”，创建过程需要几分钟，请耐心等待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 如果创建Notebook启动失败，建议参考调试要点进行检查。 在Notebook列表，单击实例名称，
1。 docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v
INFERENCE：指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id，导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置，则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表，详细参数请参见表3。 inference-loc 否
ages\pip (python *.*) 在Windows环境中，如果提示“不是内部或外部命令”，请您在“环境变量”中设置“Path”，增加Python和pip的安装路径，具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm
1。 docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v
docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
OBS桶和Notebook不在同一个区域。请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，不支持跨站点访问OBS桶。例如：都在华北-北京四站点。具体操作请参见如何查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 没有该OBS桶的访问权限。请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具
参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据
authentication information： decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token，进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
Gallery，单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > 算法”，进入“我的算法”页面。 选择“我的订阅”页签，进入个人订阅的算法列表。 在算法列表选择需要使用的算法，单击“应用控制台”列的“ModelArts”。 在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳
S Turbo文件系统。SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS
Snt3系列替代指标为ma_node_npu_ddr_memory_bytes，Snt9系列替代指标为ma_node_npu_hbm_bytes）。 >0 兆字节（Megabytes） AI处理器错误码 ma_node_npu_ai_core_error_code 昇腾系列AI处理器错误码
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
# docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后，使用下列示例命令将镜像上传至SWR： nerdctl --namespace k8s.io tag ${dockerfile_image_name}
例如，您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格为modelarts.vm.cpu.8ud（8vCPUs 16GiB），计算节点个数为2个，并在9:30:00升配增加2个节点（升配后共4个节点），那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00，按照2个计算节点个数计费。
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式模型训练
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 服务所属的工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 schedule 否 Array of Schedule objects
式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息，这里指导如何通过训练好的stable diffusion pytorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable d
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