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├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
ch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在
训练使用的开源数据集UCF101.rar，执行如下命令下载数据集并处理。数据集相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php。 mkdir datasets cd datasets wget https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101
将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径：Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib &&
GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 安装NVIDIA驱动 打开NVIDIA官方网站。 以Ant8规格为例，根据Ant8的详细信息和您所需的cuda版本选择驱动。 图1 驱动选择 选择后会自动出现Driver版本并下载，或者直接。
import tensorflow as tf from six.moves import urllib # 训练数据来源于yann lecun官方网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型
ng.sh 编译安装tensorrtllm_backend。 Dockerfile中执行如下命令获取tensorrtllm_backend源码，安装tensorrt、cmake和pytorch等相关依赖，并进行编译安装。 # get tensortllm_backend source
（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型
YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件，如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
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