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SD 3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导（6.5.901） SD3.5是一个多模态扩散转换器（MMDiT）文本到图像模型，在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面具有改进的性能。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend
ep的输出） import modelarts.workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info"
自动标注的算法类型。可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。
镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的引擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS
CogVideoX1.5 5b 和 CogVideoX 5b模型基于Lite Server全量8卡序列并行推理指导（6.5.901） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX1.5 5b，CogVideoX 5b模型进
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVid
images = np.array(images,dtype=np.float32) # 对传入的多个样本做batch处理，shape保持和训练时输入一致 images.resize((len(data), 784))
LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
查看Standard专属资源池详情 资源池详情页介绍 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“Standard资源池”列表。 在“Standard资源池”列表页的搜索框中，支持根据资源池的名称、资源池ID、资源池的
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、P
__WORKFORCE_SAMPLED_REJECTED__：采样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认 sample_type 否 Integer 样本文件类型。可选值如下： 0：图像 1：文本 2：音频 4：表格 6：视频 9：自由格式（默认值） search_conditions 否 String
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
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