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准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
SD1.5基于Lite Server适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。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
{"key": "name", "operator": "like", "value": ["trainjob"]}]) print(job_list) 参数说明 表1 get_job_list请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象
分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景，需要配置鉴权信息，目前支持用户名密码鉴权（默认）和AK/SK鉴权； 在使用账号认证时，需要指定username和password；在使用IAM用户认证时，需要指定account、username和password
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景，如： 输入图片，先进行公网OCR服务调用，然后进行NLP处理； 进行公网文件下载，然后进行分析； 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
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application/json 请求body： { "duration": 3600000, "type": "timing" } 其中，加粗的字段需要根据实际值填写： “duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例
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可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
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