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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.907） 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，能够帮助生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。
查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 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 /v2/{project_id}/
使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run”中，修改“log_dir”参数，并新增
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts 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。
查询训练作业版本详情 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
导入AI应用后部署服务，提示磁盘不足 问题现象 用户在导入AI应用后，部署服务时，提示磁盘空间不足：“No space left on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过Docker
更多功能咨询 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 使用Notebook不同的资源规格，为什么训练速度差不多？ 使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在Notebook中如何查看GPU使用情况 如何在代码中打印GPU使用信息 Ascend上如何查看实时性能指标？ 不
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/
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SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
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标注过程中，已经分配标注任务后，能否将一个labeler从标注任务中删除？删除后对标注结果有什么影响？如果不能删除labeler，能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来？ 目前不支持从标注任务中删除labeler。 labeler的标注必须通过审核后，才能同步到最终结果，不支持单独分离操作。
如何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下： 如下示例为将文件“obs_file
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，则下载：mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。本文旨在帮助您了解Lite
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