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vim run_lora.sh vim run_lora_sdxl.sh 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
vim run_lora.sh vim run_lora_sdxl.sh 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16 父主题： 推理模型量化
启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16 父主题： 推理模型量化
启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16 父主题： 推理模型量化
Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。
/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob
NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 EulerOS 2.0 (SP8) 内核版本 4.19.36-vhulk1907.1.0.h619.eulerosv2r8
torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False) 启动服务 单卡SD1.5模型推理启动服务命令如下。
启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。
建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step6 修改并上传镜像 1.
service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean 是否支持APP CODE。
内容示例如下： 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数，启动kv-cache-int8-per-tensor+per-head量化服务。
当模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型）时，上传的模型文件要满足自定义模型规范，否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。
/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob
storage_new_size 否 Integer EVS实例支持动态扩充的容量，单位GB。只允许扩容，不允许缩容，最大允许扩容至4096GB。 hooks 否 CustomHooks object 支持更新实例启动脚本。
如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。
模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
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