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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
Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明：
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
5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b 推理 Ascend-vLLM Baichuan2 baichuan2-7b baichuan2-13b 推理 Ascend-vLLM gemma gemma-2b gemma-7b 推理 Ascend-vLLM
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后，支持修改内容，例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时，才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量，配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
删除AI应用 功能介绍 删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
获取训练作业支持的公共规格。 获取训练作业支持的AI预置框架 获取训练作业支持的AI预置框架。 AI应用管理接口 表10 AI应用管理接口 API 说明 查询模型runtime 查询模型AI引擎以及runtime。 创建AI应用 创建AI应用。 查询AI应用列表 查询AI应用列表，可以根据不同的检索参数进行查询。
Dataset(session, dataset_id) export_resp = dataset.export_data("/obs-gaia-test/data/output/export-test/") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
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，
使用AI案例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册
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
文件说明 gallery_train文件夹 自定义模型的模型训练文件，仅当使用自定义模型微调时才会有这个微调产物，内容和预训练模型里的gallery_train文件一致。 training_logs/user_params.json 微调配置参数信息，AI Gallery会自动将微调设置的参数信息记录在此文件下。
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name}：容器名称，进入容
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，
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB
勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境：CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后，单击“”跳转至AI Gallery，进入Notebook代码样例的详情页面。
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