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标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注,主要用于需要对数据进行人工标注的场景。 属性总览 您可以使用LabelingStep来构建数据集标注节点,LabelingStep结构如下:
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 DeepSeek模型推理场景 表1 样例 场景 说明 DeepSeek模型基于ModelArts
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ,实例已经开启SSH连接,实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中: Windows:C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
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使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接N
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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
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
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Hunyuan-DiT基于Lite Server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 S
训练迁移快速入门案例 本篇指导是迁移的总体思路介绍,便于用户对迁移过程有一个整体的认识。如果您希望通过具体案例直接实操,请参考《主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导》。该案例以ChatGLM-6B为例,介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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