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Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新
语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音，输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情 软件类型
调优工具链，最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型，ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型，且保证了较优的精度和性能。如果用户业务同样使用这些开源
服务授权列表 待授权的服务 适用场景 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建、更新、删除权限，只有使用权限。推荐给子用户配置此权限。 如果需要给子用户开通专属资源池的创建、更新、删除权限，此处要勾选ModelArts
912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
于续费的信息，请参见续费概述。 费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行
orch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表
镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号，单引号会原样输出，双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat
在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容
导致。 执行以下命令，查看NVIDIA和CUDA的版本，以及nvidia-fabricmanager的状态。 systemctl status nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvidia
被中断。 在正常情况下，nvidia-smi进程通常只会短暂地出现D+状态，因为它们是由内核控制的，该进程处于等待I/O操作完成的状态，可能是在读取或写入GPU相关的数据，这是正常的操作。但是，如果该进程一直处于"D+"状态，可能表明出现了I/O操作阻塞或其他问题，这可能导致系统死锁或其他问题。
sh 脚本中的 transformers 的版本。由默认 transformers==4.46.1 修改为：transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题，建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。
将权重文件上传到Server机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考大模型训练相关文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下。
用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时，平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内 输出指定的目录在训练过程中，平台会自动将容器内的文件copy到指定的OBS路径下 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL
Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。 图6 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参
address)：云上开发环境Notebook实例的访问地址，即在Notebook实例详情页获取的地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com。 Port：云上Notebook实例的端口，即在Notebook实例详情页获取的端口号。例如：32701。 Connection
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