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委托用户：选择委托名称。使用账号A创建一个权限委托，在此处将该委托授权给账号B拥有的委托。在使用账号B登录控制台时，可以在控制台右上角的个人账号切换角色到账号A，使用账号A的委托权限。 图3 委托用户切换角色 “委托选择” 已有委托：列表中如果已有委托选项，则直接选择一个可用的委托为上述选择的用户授权。单击委托名称查看该委托的权限详情。
准备数据集 进入AI Gallery，搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”，选择云服务区域“华北-北京四”，单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数： 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：图片。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
网络部署。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，默认进入“资源池”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 图1 网络列表 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。
# prints: [[1., 0., 0.]] 运行推理脚本。 python inference.py 由于./docs/CLIP.png图片是一张图表，因此结果值和第一个文本"a diagram"吻合，结果值会接近[[1., 0., 0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle，保证训练数据一致。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如：训练65帧的视频，拼接4张图片，则执行如下命令： bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，
操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。
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