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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.sh 启动SDXL 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_sdxl_lora_train
e_id}/apis/{api_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 service_id 是 String 服务编号，可通过查询服务列表获取。 api_id 是 String APP编号。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
-新加坡、亚太-雅加达、非洲-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一、拉美-圣地亚哥 部署为在线服务 批量服务 批量服务适用于处理大量数据推理、高效分布式计算场景。批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华
APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean 是否支持APP CODE。 请求示例 无 响应示例 状态码：
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”。
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务 rds：RDS服务 mrs：MRS服务 inference：推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入ma
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
ing）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.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
如果未删除，则会按照EVS的计费规则进行持续计费。 按需计费 规格单价 * 使用时长 弹性文件服务SFS 用于存储运行Notebook实例时所需的数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 注意： 存储到SFS中的数据需在SFS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照SFS的计费规则进行持续计费。
以下案例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见各服务价格详情。 示例：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个数据集，数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算，那么数据存储到OBS的费用计算如下： 存储费用：数据管理模块的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按
Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从Model
sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造，DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ###
data_type Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
String API所属的服务ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Toke
low。 删除后的Workflow无法恢复，请谨慎操作。 删除Workflow后，对应的训练作业和在线服务不会随之被删除，需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题： 管理Workflow
data_type Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。
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