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练生成的模型。 步骤4：创建AI应用 在训练作业详情页的右上角单击“创建AI应用”，进入创建AI应用页面。 也可以在ModelArts管理控制台，选择“资产管理 > AI应用”，在“自定义AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。 在创建AI应用页面，系统会自动根据上一
String 镜像复制开关，仅当“model_type”为“Image”时有效。 取值范围： true：默认值，复制镜像模式，无法极速创建AI应用，SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。
os.path.join('images_txt_datasets', image_name) shutil.copy2(image_path, new_image_path) txt_name = image_name.replace('png'
此处以订阅算法举例，您也可以自己准备算法。 从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后，单击“继续订阅”。
查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec
diffusers_finetune_train.sh # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件 ├── train_text_to_image_sdxl-0212.py # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件
steps.JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址；如果image_url需要设置为运行态可配置，则使用如下方式：image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
/home/ma-user/sdxl-train/train_text_to_image_lora_sdxl.py ./ && sh diffusers_sdxl_lora_train.sh 本地代码目录：保持默认即可。 工作目录：选择代码文件目录，例如/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/。
格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，
e_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group train_text_to_image_sdxl-0212.py /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/train_text_to_image_sdxl-0212
s_lora_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group train_text_to_image_lora_sdxl-0212.py /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/train_text_to
为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业 云上AI开发总结 操作指导 02:29 云上AI开发总结
co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium/tree/main stabilityai/stable-diffusion-3.5-large：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3
mple/tree/main。 下载好之后删除数据集中的.gitattributes文件。 步骤三：开始训练 进入容器中/home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd3路径下 cd /home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd3
sr/local/bin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： device=/dev/davinci0
格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，
文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可
HUT DOWN即可停止该实例。 图2 单击SHUT DOWN停止实例 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
download(METADATA_URL) 58 #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMAGES_URL) 59 #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract(
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
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