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LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
LoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
elArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于release()方法，提供了release_and_run()方法，支持用户在开发态发布并运行工作流，节省了前往console配置执行的操作。
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
status. 数据集服务异常 系统错误，请查看服务状态。 500 ModelArts.6699 Internal error. 网络异常 网络异常，请检查网络状态。 500 ModelArts.7001 Workspace internal error. 工作空间未知错误。 系统错误，请联系技术支持。
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK访问，也可以通过ModelArts SDK访问。使用ModelArts SDK访问参见用户AK-SK认证模式。本文档详细介绍如何通过APIG SDK访问在线服务，具体操作流程如下： 获取AK/SK 获取在线服务信息 发送预测请求 方式一：使用Python语言发送预测请求
“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注，可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台，选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。
前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五：清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。
的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 方案优势 云端开发调试优势： 环境保持一致 配置一键完成
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