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service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
907版本新增如下内容： 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配，并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中，仅提供：直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案，删除使用Notebook创建镜像方案。 文档中新增对 llama3 支持长序列文本（sequence_length >
InternVL/internvl_chat/shell/internvl2.0/2nd_finetune/ 步骤六：增加适配代码 表3 添加优化代码 模型 使用方法 internVL2-40B internVL2-40B模型需要执行下列步骤。 cd ${container_work_dir}/mult
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
input_shape="images:-1,3,640,640" ge.dynamicDims="1;8;16" 其中input_shape中的-1表示设置动态batch，ge.dynamicDims表示支持的batch值，上面的配置表示输入模型shape支持[1,3,640,640]，[8,3
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.904） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
schema=schemas) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_name 是 String 数据集名称。 data_type 否 String 数据集的数据类
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
300;350,350,350;400,400,400;450,450,450;512,512,512" 其中input_shape中的-1表示设置动态seq_len，ge.dynamicDims表示支持的seq_len值，可根据实际业务场景选取要支持的seq_len，上面的配置表示模型的三个输入shape支持[1
参数说明 表1 control_job_by_id请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance
Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中： import argparse import os import
print(job_info) 参数说明 表1 Estimator请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集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。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选
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LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
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