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# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值，然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测
查询APP的API认证信息 功能介绍 查询APP的API认证信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/serv
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具，如果您不需要使用这些工具，可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件，文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler()
处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并
查询服务详情 查询当前服务对象的详细信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Dev
根据版本切分比例筛选数据集。例如：“0.0,1.0”，根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下：
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
SDXL基于DevServer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
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
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