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SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA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 LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的
查询专属资源池作业列表 功能介绍 查询专属资源池作业列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/workloads
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg、
Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.907) 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-Plan1
SDXL基于DevServer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
查询Workflow工作流 功能介绍 通过ID查询Workflow工作流详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{pro
查询工作空间列表 功能介绍 查询工作空间列表,响应消息体中包含详细信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/workspaces
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用。
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion模型对应SD1.5和SDXL的Diffusers框架,使用NPU卡进行推理。
查询数据集列表 功能介绍 根据指定条件分页查询用户创建的所有数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts DevServer上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本
MA-Advisor使用指导 工具安装 下载ma-advisor安装包至开发环境中。 (可选)完成软件包签名校验。 a. 下载软件包签名校验文件。 b. 安装openssl并进行软件一致性验证,具体签名校验命令如下: openssl cms -verify -binary -in
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练,规格配置如下: 规格:CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数:1个 用了一段时间后,于2023/03/20 10:30:00停
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
使用AI Gallery微调大师训练模型 AI Gallery支持将模型进行微调,训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训
管理Workflow Execution 功能介绍 本接口支持对Workflow Execution进行停止或重跑操作。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。