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图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3模型的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3
的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景,适合图中主体相对单一的场景,将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
Diffusion的Diffusers框架,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Diffusers框架用于推理的详细过程。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购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
故障恢复 ModelArts全球基础设施围绕华为云区域和可用区构建。华为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中
【下线公告】华为云ModelArts旧版自动学习下线公告 华为云ModelArts在2024年5月15日 00:00(北京时间)用新版自动学习全面替代旧版自动学习,旧版自动学习正式下线。 下线范围 下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,用户将无法再使用旧版自动学
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 华为云ModelArts服务旧版训练管理在2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,用户将无法再使用旧版训练管理的功能,包括旧版训练作业、
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 华为云ModelArts服务模型转换在2024年4月30日 00:00(北京时间)正式下线。 下线范围 下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,用户将无法再使用模型转换的功能,包括创建和删除模型转换任务、查询模型转换任务列表和详情功能。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI
行访问。 使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。
公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等,均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成,按照使用量计费,方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下: 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络,不
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模型的训练过程,包括Finetune训练、LoRA训练和Controlnet训练。 约束限制
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。