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3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库 |──ModelLink/
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计算节点规格：华北-北京四可支持限时免费的规格，但每个用户仅允许创建一个基于此免费规格的实例。 按需计费规格，使用完之后请及时停止Workflow，避免产生不必要的费用。 测试推理服务：工作流运行完成后，在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台，选择“部署上线>在
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DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Flux模型的FLUX.1-dev版本分别使用ComfyUI 0.2.2和Diffusers 0.30.2框架的推理过程。另外，FLUX.1-schnell模型的使用方法和FLUX.1-dev一致，只需替换权重文件即可，本文以FLUX.1-schn为例。
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ecret”等信息。您也可以在此处对APP应用进行“添加授权”或“解除授权”的操作。 预测 对在线服务进行预测。具体操作请参见使用预测功能测试在线服务。 实例 查看异步在线服务的实例信息。这里的实例个数和部署服务时设置的“实例数”相对应，如果修改服务或服务异常，实例数会有变化。如
预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单击操作列的预测，进入服务详情页的“预测”页面。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。
作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound String 超参上界。 discrete_points_num
Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，对Stable Diffusion模型下不同数据集进行高性能训练调优，同时启用多卡作业方式提升训练速度，完成SD1
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
改为步骤6中下载的onnx_models地址“/home_host/work/runwayml/onnx_models”。执行推理脚本进行测试，此处使用的推理硬件是CPU。由于CPU执行较慢，验证待迁移的代码可能需要大约15分钟左右才能完成。 cd modelarts-ascen
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具，其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze，并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化，能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议。
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
#修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数 问题5：训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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