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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) 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。SDXL 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(fin
设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果。 输入的问题需要添加如下prompt,其中“{title}”要换成待判断的新闻标题,“{key_word}”要换成待判断的新闻关键词。
保云基础架构的可用性。而云服务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含m
data Array of NotebookResp objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookResp 参数 参数类型 描述 action_progress Array
data Array of NotebookResp objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookResp 参数 参数类型 描述 action_progress Array
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
train_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有
对目标集群的6号卡step16与标杆集群的6号卡step16进行了api(cpu侧的torch aten算子任务下发)的性能对比。基于该对比数据,可以判断两张卡上的aten算子是否存在下发性能差异。 图8 目标集群profiling数据与标杆集群profiling数据的api下发对比
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
advisor分析进程数,可选范围为1-8的任意整数。当LLM类模型训练的流水并行参数pp大于1时,advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度,但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
使用自定义引擎创建模型,用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎,指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型,轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型,用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范:
在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。 (可选)服务对外提供的端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为“/health”)。
开发环境提供的预置镜像版本是依据用户反馈和版本稳定性决定的。当用户的功能开发基于ModelArts提供的版本能够满足的时候,建议用户使用预置镜像,这些镜像经过充分的功能验证,并且已经预置了很多常用的安装包,用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含:
此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python Interp
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型