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在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 OBS上传文件的规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。 如需要提前上传待标注的文件，请创建一个空文件夹，然后将文本文件保存在该文件夹下，文本文件的目录结构如：“/bucketName/data/text
页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选
Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”。 在“模型部署”页面的“预置服务”页签，，选择所需的服务，单击操作列的“领取”，领取免费调用额度。 当“领取”置灰时，表示该服务的免费额度已领取。 在“模型部署”页面的“预置服
数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
程有一个整体的认识。如果您希望通过具体案例直接实操，请参考《主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导》。该案例以ChatGLM-6B为例，介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 迁移环境准备 本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法 如
建议手动下载所需的权重文件，保证文件权限能被ma-user用户使用和修改，在/home/ma-user/OpenSora1.2/目录下进行操作。 创建文件夹存放不同的权重文件。 mkdir weights 下载 OpenSora-VAE-v1.2权重，将下载好的权重放在 ./weights
执行如下命令，查看训练环境的cuda版本，确认当前cuda版本是否支持so文件。 os.system("cat /usr/local/cuda/version.txt") 支持。当前cuda版本无so文件，需外部导入so文件（自行在浏览器下载），再设置LD_LIBRARY_PATH，具体见2。
您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作，“部署中”状态的服务无法启动。启动服务，当服务处于“运行中”状态后，ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”，启动服务。
i，将下面步骤中所有的文件放到/root/comfyui目录下。 下载模型，模型下载地址：SD1.5模型地址 ，SDXL下载地址。根据自己的需要下载对应的模型。 将获取到的ComfyUI插件AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件上传到/root/comfyui，并解压。获取路径参见表2。
clone的py文件变为ipynb文件？ 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？ 处理方法 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。 以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
此处输入的是具体的OBS文件路径，不是文件夹的路径，否则会导致上传失败。 方式二：打开OBS File Browser选择OBS文件路径，然后单击“上传”，开始上传文件。 图4 上传OBS文件 异常处理 提示文件上传失败，有以下三种常见场景。 异常场景1 图5 文件上传失败 可能原因： O
配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录，并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断性能是否满足要求，如果不满足可以进行性能调优。
面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型
创建训练作业 管理模型 编写推理代码和配置文件 针对您生成的模型，建议您按照ModelArts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 模型包规范介绍 创建模型 将训练完成的模型导入至ModelArts创建为模型，方便将模型部署上线。 创建模型
待下载成功后，解压文件 cd ${container_work_dir}/data/VideoGPT-plus_Training_Dataset/instruction_tuning tar -xzvf activitynet_videos.tgz 步骤八 下载模型权重 模型权重需从h
py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第161和167行，增加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train.py头文件导入之后添加 （修改点：增加第37行）。 torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False)
如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制？
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