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InternVL2基于LIte Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和InternV
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVid
是否使用昇腾 （CANN版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 1.15 是 （CANN 5.1） swr.{region-id}.{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2
Open-Sora1.2基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora 1.2 训练和推理。
SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导（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。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。 方案概览
Open-Sora 1.0基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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4：表格 6：视频 9：自由格式 sample_usage 否 String 样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String
自动化脚本快速部署推理服务（推荐） 场景描述 本方案提供了一键式安装脚本start.sh，用于快速部署推理服务。脚本中实现了以下步骤的自动化操作： 环境检查 拉取镜像 根据实际值更新rank_table_file.json 启动容器 进入容器启动服务 前提条件 已经完成资源购买。
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JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址；如果image_url需要设置为运行态可配置，则使用如下方式：image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
od_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST
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基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(10
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