检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu
Server适配PyTorch NPU的推理指导（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。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
文生图模型训练推理 FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch
S中。 图4 选择镜像 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 1*ascend-snt9b。 图5 选择资源池规格 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。 图6 选择作业日志路径 填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。 图7 训练启动成功
图解ModelArts 初识ModelArts 初识Workflow
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 文生图模型 ModelArts针对以下主流的AIGC文生图模型进行了基于昇腾NPU的适配工作，可以直接使用适配过的模型在NPU上进行推理或训练。 表6 文生图模型 模型名称 应用场景 软件技术栈 指导文档 Stable Diffusion（SD）
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（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
p_l.safetensors, 如下图。 图9 选择clip模型 选择vae模型，如下图。 图10 选择vae模型 配置推理的参数，如width、height、batch_size等，本文以 688*1024，25步为例，如下图所示。 图11 配置推理参数 单击Queue Prompt加入推理队列进行推理，如下图
ch NPU的LoRA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 LoRA训练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微调以优化模型性能的过程。
初识ModelArts 父主题： 图解ModelArts
os.path.join('images_txt_datasets', image_name) shutil.copy2(image_path, new_image_path) txt_name = image_name.replace('png'
Server适配PyTorch NPU的训练指导（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 Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3-模型的训练过程。
图模式 什么是PTA图模式 PTA图模式使用TorchAir框架（继承自PyTorch框架Dynamo模式）在昇腾NPU上进行图模式推理，可达到最大化消除算子下发瓶颈的目的。推荐在小模型以及MOE模型的场景开启PTA图模式，如Qwen2-1.5B，Qwen2-0.5B，mixtr
初识Workflow 父主题： 图解ModelArts
run_inference.py 参数说明： height、width: 指定生成图片的长和宽，例如：512、960、1024 prompt_list: prompt列表，可以自行修改。 推理执行成功如下图所示。 图1 推理执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
run_inference.py 参数说明： height、width: 指定生成图片的长和宽，例如：512、960、1024 prompt_list: prompt列表，可以自行修改。 推理执行成功如下图所示。 图1 推理执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。
查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息 固定shape模型，可以直接运行。 t
sh脚本中增加--config_file=xxx.yaml参数。 刚开始会报一些Warning，可忽略。正常启动如下图所示，出现Steps: 1%字样。 图4 启动服务 如果启动过程中报SSL相关错误，如下图所示。 图5 启动过程中报SSL相关错误 请修改相应路径下的/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
