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IAM用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和IAM用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置,同一区域内可用区间内网互通,不同区域间
- 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理批量推理作业
PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3模型的推理过程。
使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径? 问题现象 当在Notebook中使用Windows下生成的文本文件时,文本内容无法正确读取,可能报错找不到路径。 原因分析 Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux下是LF。
将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集 使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。 cd
端口,出方向默认全部放通。 在浏览器中输入“http://{弹性公网IP}:3000”,即可进行访问。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后请根据提示修改密码。 父主题: 安装配置Grafana
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
finished_time Number 批量服务完成时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数;仅当服务是批量服务时返回。 infer_type String 推理方式,取值包含: real-time:在线服务 batch:批量服务 edge:边缘服务 service_name
新打开一个浏览器窗口,在地址栏输入3中配置的root_url后。出现Grafana登录页面即代表在Notebook中安装和配置Grafana成功。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后请根据提示修改密码。 父主题: 安装配置Grafana
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6
证即可。 用户名密码认证模式: 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户AK-SK认证模式: 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户名密码认证模式 本地安装完成ModelArts SDK后,可通过用户名密码认证模式进行Session鉴权。示例代码如下:
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6
执行后,会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件;如果指定了--api-server,还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。 ./save_dir生成rank
开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明:本案例使用过程中,从AI
绑定弹性公网IP 通过SSH方式远程访问集群资源包括2种方式,密码方式或密钥方式,二选一即可。 通过SSH密钥方式登录云服务器,具体操作请参见SSH密钥登录方式。 通过SSH密码方式登录云服务器,具体操作请参见SSH密码登录方式。 父主题: Lite Cluster资源配置
包括predictor configs结构和transformer configs 服务配置,不设置此参数时,表示不更新。关于configs如何生成,请参见部署在线服务。 更新服务配置时,存在以下约束: 参数status指定的目标状态不允许和当前服务状态相同。 当前服务状态是dep