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register命令来注册镜像。注册命令会返回注册好的镜像信息，包括镜像id，name等，如下图所示。该命令的更多信息可参考镜像构建命令。 ma-cli image register --swr-path=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook-test/my_image:0
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。 sh diffusers_finetune_train
复制完整资产名称 获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workp
装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本描
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
操作步骤： 打开Terminal，用命令行进行操作。 方法一：执行cd checkpoints命令打开checkpoints文件夹。 方法二：新建一个文件夹，移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xxx命令，新建一个文件夹，例如“xxx”（不要用checkpoints关键字命名）
优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。
dir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。 父主题： 环境配置故障
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