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下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip文件，获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_train->torch_npu->diffusers的所有文件，将diffusers整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型
文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码，实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。 在已有的“modelarts-test08/moxing”目录下，创建一个“test01”文件夹。 调
JupyterLab：在ModelArts管理控制台，直接打开Notebook示例的方式接入开发环境，详情请见使用指导。 VS Code：利用ModelArts插件，实现VS Code远程连接Notebook示例完成远程开发，详情请见使用指导。 下文将介绍如何在ModelArts Standard上使用预置镜像创建Notebook实例。
上的Notebook开发环境。 本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。PyCharm和VS Code还分别有专门的插件PyCharm Toolkit、VS Code Toolkit，让远程连接操作更便捷。具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例、通过VS
再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？ 镜像下线后无法使用该镜像新建实例，界面不会呈现了。 镜像下线后用户还想继续使用，怎么办？ 如果想长期使用该镜像，建议用户在镜像下线前保存自定义镜像使用，镜像下线后不会影响自定义镜像使用。 父主题： 下线公告
Code SSH连接容器环境。 如果之前未使用过VS Code SSH功能，可参考Step1 添加Remote-SSH插件进行VSCode环境安装和Remote-SSH插件安装。 打开VSCode Terminal，执行如下命令在本地计算机生成密钥对，如果您已经有一个密钥对，则可以跳过此步骤：
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx
环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明：
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx
环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 说明：
数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的
Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training
的部分（home/ma-user/work目录的内容）不会保存在最终产生的容器镜像中。VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超
的部分（home/ma-user/work目录的内容）不会保存在最终产生的容器镜像中。VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超
Wav2Lip 支持如下模型基于DevServer的PyTorch NPU的训练： Qwen-VL LLaVA SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6
本方案目前仅适用于企业客户，并且需要用户具备k8s集群相关技能。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster资源。 获取软件 获取插件代码包AscendCloud-6.3.906-xxx.zip中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件。获取路径：Support-E。
Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training
decoder中进行解码得到输出的视频帧。 判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。
作流运行方式。具体请参见什么是Workflow。 Standard的开发环境Notebook提供了云上JupyterLab环境和本地IDE插件，方便用户编写训练推理代码，并使用云上资源进行代码调试。具体请参见Notebook使用场景。 Standard的模型训练功能提供了界面化的
SMTP服务器所开放的端口，用于发送邮件。 基于安全考虑，TCP 25端口出方向默认被封禁，申请解封请参考TCP 25端口出方向无法访问时怎么办？。 HTTP 80 使用HTTP协议访问网站。 POP3 110 使用POP3协议接受邮件。 IMAP 143 使用IMAP协议接受邮件。
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