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例，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。 进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图1 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后L
<>+&"'符号。 security_group_id 否 String 安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 容器镜像的大小建议小于15G，不能大于25G。否则镜像的迁移、拉起都会存在性能问题。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层
用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在M
使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset，安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。 #下载metadata wget https://huggingface.co/datasets/Christoph
Transformer）架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛用于自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，
用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在M
r/lib/lib Step7 下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集。 mkdir datasets cd datasets 训练使用的开源数据集链接：https://huggingface.co/datasets/LanguageBind/Open-Sora-Plan-v1.0
8B参数。MiniCPM-V2.0具有领先的光学字符识别（OCR）和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平，甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括: 领先的 OCR
用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
image get-image查询ModelArts已注册镜像 Dockerfile一般需要提供一个基础镜像的地址，目前支持从docker hub等开源镜像仓拉取公开镜像，以及SWR的公开或私有镜像。其中ma-cli提供了查询ModelArts预置镜像和用户已注册镜像列表及SWR地址。 $ma-cli
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \
方案优势 云端开发调试优势： 环境保持一致 配置一键完成 代码远程调试 资源按需使用 准备工作 下载VS Code IDE，下载路径：开源Visual Studio Code。根据不同的操作系统选择不同的安装包。 创建Notebook实例。 登录ModelArts控制台，单击左侧导航“开发环境
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \
9/site-packages/colossalai/zero/low_level/low_level_optim.py Step4 下载数据集 训练使用的开源数据集UCF101.rar，执行如下命令下载数据集并处理。数据集相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101
install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层
install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层
install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层
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