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diffusers_sdxl_lora_train.sh 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framework_type=Ascend-Powered-Engine。
--checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。 创建模型：选择Llama3-8B模型框架，使用推荐权重创建我的模型。 调优模型：使用不同的调优参数去训练模型。 部署模型服务：将调优后的模型部署成模型服务。 使用模型服务：在MaaS体验模型服务，测试推理结果。 结果分析：分析模型的调优结果和推理结果，对比新闻分类效果。
为在线服务的免费体验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 - 第三方框架 推理部署 - ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署，本文以TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 第三方案例列表
获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 提前终止自动化搜索作业的某个trial 提前终止自动化搜索作业的某个trial。 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 表8 训练作业标签管理接口
可选“最大化”或者“最小化”。 指标正则 填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。 搜索算法配置 ModelArts内置三种超参搜索算法，用户
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
开发用于自定义镜像训练的代码 当ModelArts Stanard提供的预置框架不满足您的诉求时，ModelArts Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解，除非订阅算法和预置框架无法满足需求，否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜
从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts Studio的Llama3.1-8B模型框架实现对话问答，了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。当您想更全面的了解MaaS服务的功能时，也可以参考最佳实践在ModelArts S
代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改6和10中的framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framework_type=Ascend-Powered-Engine。
txt”文件安装依赖包。使用预置框架创建训练作业请参考开发用于预置框架训练的代码指导。 使用预置框架 + 自定义镜像： 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的算法；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，此时您可以使用预置框架 + 自定义
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硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 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。 约束限制 推理部署使用的服务框架是vLLM（官网地址：https://github
使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXi
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
华为云 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 图说ModelArts 图说ModelArts
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
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