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修改msvd_eval.sh参数 修改scripts/video/eval/msvd_eval.sh中的参数 模型存放的地方，如果根据第2步的方式保存的模型，设置如下： CKPT="llama-vid/llama-vid-7b-full-224-video-fps-1" 调用openai的key，评
行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置（即执行converter_lite命令时），通过指定对应的配置文件akg.cfg，设置对应的akg优化级别，并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的图片将选中。 为选中图片添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框，然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无法满足要求时，直接在文本框中添加新标签。 单击“确定”。
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL的LoRA微调训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8
缺点：资源申请周期长，购买成本高，管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
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资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8
创建完Notebook后，单击操作列的“打开”，报错如下： 解决方案：复制页面的域名，添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中，然后保存就可以正常打开。 父主题： 实例故障
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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