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xxx”的报错，可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息，处理方法如下： 首先保证被导入的module中有“__init__.py”存在，创建“module_dir”的“__init__.py”，如原因分析中的结构所示。
通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 背景说明 访问在线服务的实际业务中，用户可能会存在如下需求： 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此，ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道，用户的业务请求不需要经过推理
top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个Tokens的数量的整数。设置为“-1”表示考虑所有Tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个Tokens的累积概率的浮点数。 取值范围：0~1 设置为“1”表示考虑所有Tokens。
batch服务类型必选。批量任务输入数据的OBS路径。 req_uri 否 String batch服务类型必选。批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为/。
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
906） Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标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。
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。 在配额信息页面可以查看工作空间设置的配额值、已用的配额、最后修改时间等配额信息。 单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
参数session即是1初始化的数据。返回的是一个字典，其中flavors值是一个列表，描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。 提交远程训练作业。
搜索Ascend 会得到一个新的关于NPU的checkpoint，如下图。 图5 NPU的checkpoint 根据上面checkpoint的箭头，对新的NPU的checkpoint进行规划，如下图。 图6 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件，device
搜索Ascend 会得到一个新的关于NPU的checkpoint，如下图。 图5 NPU的checkpoint 根据上面checkpoint的箭头，对新的NPU的checkpoint进行规划，如下图所示。 图6 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件，devic
卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重
Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。
of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表，默认都可以访问。当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook
昇腾云服务6.3.905版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.905版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 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（f
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