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40606190017-b881580 CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例，介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量，用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。
建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app_secret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。
dule参数，请参考图2。skip_first用于跳过指定的前n个step。wait、warmup和active三个参数构成了一次完整的采集，repeat参数表示重复多少次完整的采集。wait参数表示重复执行采集过程中每次采集跳过的step轮数，warmup表示预热的step轮数
如何切分ModelArts数据集？ 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集
40528150158-b521cc0 CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
exists”。可通过命令“cat /etc/group | grep 100”查询是否已存在gid = 100用户组。 如果已存在“gid = 100”用户组，则该步骤跳过，下文Dockerfile中删除“RUN groupadd ma-group -g 100”命令。 为镜像增加模型训练的默认用户ma-user，“uid
从0-1制作自定义镜像并创建模型 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：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。
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：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。
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 + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite
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
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。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL的LoRA微调训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite
Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Server，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型训练。
install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
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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。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite
Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Server，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型推理。
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