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在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，架构选择ARM，类型选择CPU和ASCEND。 图8 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） 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。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fin
才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 数据集发布成功后，如果数据集所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在数据集详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。
支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该名称的工作流已存在时，则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run()
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值
NPU的LoRA训练指导（6.3.908） 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。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
h NPU的LoRA训练指导（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，能够帮助生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
ModelArts中创建的数据集，如何在Notebook中使用 ModelArts上创建的数据集存放在OBS中，可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： 更多功能咨询
自定义镜像预热 创建密钥所需的仓库地址、用户名、密码、可以参考对应租户的SWR登录指令。 图5 创建密钥 图6 登录指令 上图中为临时登录指令，若需长期有效登录指令，可单击图中的“如何获取长期有效指令”链接获取指导。 单击“确定 ”后，在预热信息框中可以看到已成功预热的镜像信息。 若镜像预
语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音，输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload
语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音，输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型
检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件：
scope参数定义了Token的作用域，示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoint（非全局域名）调用该接口，推荐您将scope设置为project。您还可以设置Token作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见获取用户Token。
Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个名为“Test”的仓库，其中只存放Test模型实例的全部文件。
如何将git clone的py文件变为ipynb文件 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test
odelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 Mod
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