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eload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_ur
benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围
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自动化脚本快速部署推理服务（推荐） 场景描述 本方案提供了一键式安装脚本start.sh，用于快速部署推理服务。脚本中实现了以下步骤的自动化操作： 环境检查 拉取镜像 根据实际值更新rank_table_file.json 启动容器 进入容器启动服务 前提条件 已经完成资源购买。
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀，默认为“obs://”，支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径，需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
自动模型优化介绍 ModelArts训练支持超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间
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400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path
创建图像分类数据集并进行标注任务 本节通过调用一系列API，以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS
在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如：训练65帧的视频，拼接4张图片，则执行如下命令： bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，
连接建立后，WebSocket使用TCP完成全双工通信。WebSocket的客户端可以往服务端发送数据，客户端有不同的实现，同一种语言也存在不同的lib包的实现，这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XML/HTML/B
（可选）工作空间配置 ModelArts支持设置子用户的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
Hunyuan-DiT基于Lite Server部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite S
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤，过滤出train2014目录下图片对应的数据，并按如下格式重新构建json文件（coco2014_train.json）： [ { "id": "0",
msprobe梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具，可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控，目前支持两种能力： 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型
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