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同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库，对于昇腾适配而言变得更加复杂，必须针对每个不同业务的Pipeline进行单独适配。 本文以Stable
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendFactory/third-party文件夹中。下载的源码文件结构如下： AscendFactory/third-party/ |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库
“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的音频，请创建一个空文件夹，然后将音频文件保存在该文件夹下，音频的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.wav”。 上传OBS的操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。
/data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤
} ] } 策略JSON格式字段介绍 策略结构 策略结构包括Version（策略版本号）和Statement（策略权限语句）两部分，其中Statement可以有多个，表示不同的授权项。 图1 策略结构 策略参数 下面介绍策略参数详细说明。了解策略参数后，您可以根
/data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤
whl" } ] } ] 模型配置文件的“dependencies”支持多个“dependency”结构数组以list形式填入。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip",
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是二进制数据，无
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://standard-qwenvl-7b └── training_data └── qwenvl_dataset
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://standard-qwenvl-7b └── training_data └── qwenvl_dataset
说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM 0.3.2推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 6.3.905版本获取路径：Support-E（推荐） 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。 AscendCloud-OPP-6
funasr==1.1.12 torchaudio==2.1.0 tqdm==4.66.6 步骤六：下载模型参数 下载模型参数，下载全部文件，并根据以下目录结构存放。 torch_npu ├── infer.py ├── speech_paraformer-large-vad-punc_asr_n
只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签，并且自动同步在模型描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个
如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。 如需要提前上传待标注的文件，请创建一个空文件夹，然后将文本文件保存在该文件夹下，文本文件的目录结构如：“/bucketName/data/text.csv”。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。
应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。 ModelArts开发环境 M
“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据
请确保训练作业已运行成功，且模型已存储至训练输出的OBS目录下（输入参数为train_url）。 针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业，需根据模型包结构介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录Mode
和一个预训练好的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert。 生成器是基于encoder-decoder的网络结构，分别利用2个encoder（speech encoder和identity encoder）去对输入的语音和视频人脸进行编码，并将二者的编码结果进行拼接，送入到face
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