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NPU的LoRA训练指导（6.3.905） SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导
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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
推理方式，取值包含： real-time：在线服务 batch：批量服务 edge：边缘服务 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 project String 服务归属项目。 invocation_times Long 服务的总调用次数。
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如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。 如果有预处理，后处理
launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件（ipynb文件），创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面，填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
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