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l/目录中。 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation/mme_eval目录中，代码目录结构如下。 mme_eval ├──metric.py #MME精度测试脚本 ├──MME.sh
diffusers_sdxl_controlnet_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）
vLLM是GPU平台上广受欢迎的大模型推理框架，因其高效的continuous batching和pageAttention功能而备受青睐。此外，vLLM还具备投机推理和自动前缀缓存等关键功能，使其在学术界和工业界都得到了广泛应用。 Ascend-vLLM是华为云针对NPU优化的推理框架，继承了vLLM的
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： 文生图模型训练推理
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： 文生图模型训练推理
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
ep_time.txt文本中 autoxl_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） 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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，需配置训练作业节点间SSH免密互信，否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自定义镜像，使用的训练框架是MPI或Horovod。
#例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
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（6.3.908）
署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
续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
sult_{timestamp}.csv属于API级，标明每个API是否通过测试。建议用户先查看accuracy_checking_result_{timestamp}.csv文件，对于其中没有通过测试的或者特定感兴趣的API，根据其API name字段在 accuracy_ch
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
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
base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
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