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通过OBS下载文件到Notebook中时，提示Permission denied。请依次排查： 请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，例如：都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。 具体请参见ModelArts中提示OBS路径错误。
的“重试”或“删除”可以管理已发布的数据集。 “我的下载”：可以查看个人下载的数据集信息。单击下拉三角，可以查看数据集ID、下载方式、目标区域等信息。 我的资产 > Notebook 展示个人发布的Notebook实例列表。 “我的发布”：可以查看实例浏览量、收藏量、订阅量等信息
SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Dev
当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 在标注作业详情页，单击“已标注”页签，在左侧文本列表中选中一行文本，右侧区域显示具体的标注信息。将鼠标移动至对应的实体标签或关系类型，单击鼠标右键，可删除此标注。单击鼠标左键，依次单击连接起始实体和终止实体，可增加关系类型，增加关系标注。
FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Flux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 DevServer上使用昇腾计算资源Ascend
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： 文生图模型训练推理
务的功能时，也可以参考最佳实践在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类。 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 应用场景 ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）的应用场景：
py中包含使用MindSpore Lite在NPU上推理和使用推理onnxruntime在CPU上推理，结果如下图，按顺序展示[MASK]位置最大概率填充的文字。 如果是静态seq_len推理，修改infer脚本中45行max_length 的值为静态seq_len，并屏蔽或者删除25~26行以及46~49行，如下图所示。
Successfully tagged pytorch:1.8.1-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-l
String 文档http(s)链接。 doc_name String 文档名称，支持1-48位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头，名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 表5 ModelHealth 参数 参数类型 描述 protocol String
tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2 Step6 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-l
SD1.5&SDXL ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在DevServer环境中部署Stable Diffusion模型对应SD1.5和SDXL的ComfyUI、Webui和Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： 文生图模型训练推理
在数据集列表中，单击操作列的“更多 > 版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 在“版本管理”页面中，选择对应的数据集版本，在数据集版本基本信息区域，单击“设置为当前版本”。设置完成后，版本名称右侧将显示为“当前版本”。 图1 设置当前版本 只有状态为“正常”的版本，才能被设置为当前版本。
docker.io/library/mpi:3.0.0-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-l
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。
开发用于自定义镜像训练的代码。 在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 进入算法创建页面。 登录ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“资产管理 > 算法管理”。 在“我的算法”管理页面，单击“创建
在费用提醒对话框，仔细阅读预估费用信息，单击“确定”，跳转至“我的模型”页面创建模型。 模型创建成功后，单击模型名称，在“我的版本”区域，单击版本号。 在“任务记录”区域，可以看到“作业类型”为“权重格式转换”的任务。 图1 权重格式转换 场景二：将Checkpoint添加为调优后模型版本。
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