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不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name}
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业
模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习
模型发布 模型发布任务提交失败 模型发布失败 父主题： 自动学习
模型训练使用流程 AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。
运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题，ModelArts开发工具Notebook简化了整个开发过程，以降低开发门槛。
开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts S
在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优任务后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。
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
发布Notebook 在AI Gallery中，您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。
我的Gallery介绍 “我的Gallery”可以查看各类AI资产的发布订阅情况和个人资料等。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页
set the train_url to an empty obs directory” 日志提示“UnboundLocalError: local variable 'epoch'” 使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时
NFS文件系统对象，在一个Volume对象中，nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 NFS pacific pacific文件系统对象，在一个Volume对象中，nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 Placeholder pfs OBS并行文件系统对象，在一个Vol
/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_sdxl_lora_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers-train.patch /home/ma-user/sdxl-train/diffusers-train
以下案例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见各服务价格详情。 示例：使用公共资源池。计费项：计算资源费用 + 存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个的训练作业，使用规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）的公共资源池，并在11:00:00停止运行
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
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
/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_sdxl_lora_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers-train.patch /home/ma-user/sdxl-train/diffusers-train
设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 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》。
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6
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