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推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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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
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
问题：使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据，坐标栏空白，未显示数据走势曲线。 解决方法：在解析工具页面右侧，单击日志文件名右边的设置图标，在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号，改为'loss': ，如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题：
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上
是否需要安装训练平台指定的 moxing 版本。true为需要。只有填写了engine_name，engine_version，image_url参数时支持该设置。 表24 TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 任务角色，该功能暂未支持。 algorithm TaskResponseAlgorithm
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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