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tar.gz rm -rf stable-diffusion-xl-model.tar.gz 也可以从HuggingFace官网下载到本地后，通过docker cp命令复制到容器中/home/ma-user目录下，如下图所示。 在线下载地址： https://huggingface
OBS相关权限，租户可以细化权限到具体ModelArts使用的桶。 内部资源授权 ModelArts推理当前已支持细粒度授权，租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用
total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
0-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2406-aarch64-snt9b-20240910150953-6faa0ed 从SWR拉取。 约束限制 推理需要单机单卡。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevSer
aigc_inference/torch_npu/comfyui/a82fae2/comfyui_ascend_node文件夹复制到该目录下。 进入到获取的aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers目录下进行安装。
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。 步骤四 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传到
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend
AI应用的ID。 描述 单击编辑按钮，可以添加AI应用的描述。 部署类型 AI应用支持部署的服务类型。 元模型来源 显示元模型的来源，主要有从训练中选择、从对象存储服务（OBS）中选择、从容器镜像中选择。不同来源的元模型，AI应用显示的参数会不同。 训练作业名称 如果元模型来源于训练作业
PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象（本地或者是url），配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir) # 将配置实例序列化到dir/config.json “PretrainedModel”：预训练模型的基类
输入数据的格式必须为csv格式，有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。
单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建新的Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook实例，完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 基于自定义镜像创建Notebook实例有两种方式：
同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。 在弹出的窗口中，单击“确定”，工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点，状态
下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量toke
0-linux-amd64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成：
容器不能挂载/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker
prune -ks 1 使用ma-cli image register命令注册SWR镜像到ModelArts镜像管理 调试完成后，使用ma-cli image register命令将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中，进而在能够在ModelArts中使用该镜像。 $ma-cli
0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42 从SWR拉取。 获取软件 本教程使用的是Open-clip源码包。 昇腾适配过程通过修改训练脚本方式实现，不涉及其他软件获取。 Step1 准备环境
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