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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，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
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，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和
同步数据集 功能介绍 从数据集输入位置同步数据至数据集，包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。 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 POST /v
中，主要对unet模型做调优，整体的操作步骤如下： 转换前先清理缓存，避免转换时的影响。 # shell # 删除已有的aoe知识库，或者备份一份。 rm -rf /root/Ascend/latest/data/aoe # 删除编译缓存。 rm -rf /root/atc_data/*
在Notebook里保存镜像时报错“Buildimge,False,Error response from daemon: Cannot pause container xxx”。 原因分析 执行镜像保存时，Notebook中存在状态为D的进程，会导致镜像保存失败。 解决方案 在Terminal里执行ps
ModelArts环境挂载目录说明 本小节介绍Notebook开发环境、训练任务实例的目录挂载情况（以下挂载点在保存镜像的时候不会保存）。详情如下： Notebook 表1 Notebook挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /home/ma-user/work/ 否 客户数据的持久化目录。
创建数据集标签 功能介绍 创建数据集标签。 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 POST /v2/{project_id}/datasets/{datas
test(model, device, test_loader) scheduler.step() # 保存模型与适配 ModelArts 推理模型包规范 if args.save_model: # 在 train_url
attention_processor.py 图3 查找diffusers源码包位置 找到具体位置后可以cp替换，替换前可对diffusers原始文件做备份，如果没有备份则可以通过删除diffusers包重新安装的方式获取原始文件。 执行bash stable_diffusers_train.sh。 bash
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，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
/home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup 参数说明: --model-path：原始模型权重路径。 --quan-path：转换后权重保存路径。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-l
错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。 数据处理过程中对数据进行解压，导致数据大小膨胀，将"/cache"目录空间用完。 数据未保存至/cache目录或者/home/ma-user/目录（/cache会软连接
/home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup 参数说明: --model-path：原始模型权重路径。 --quan-path：转换后权重保存路径。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-l
模型量化分为weight-only量化，weight-activation量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是：1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重；2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数（约75%）
成。 图7 训练启动成功 Step8 断点续训 查看训练日志，在训练任务启动后，当训练超过500步后开始保存checkpoint文件，保存成功后，手动终止训练任务。 图8 保存checkpoint文件 然后单击重建后提交。 图9 重建训练作业 提交新的任务时，注意将预下载到本地目录勾上。
--group-size 128 --w-bit 4 参数说明: --model-path：原始模型权重路径。 --quan-path：转换后权重保存路径。 --group-size：量化group size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。
日志和性能、训练脚本说明 了解解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
--group-size 128 --w-bit 4 参数说明: --model-path：原始模型权重路径。 --quan-path：转换后权重保存路径。 --group-size：量化group size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。
以访问云服务，保证租户之间的相互隔离。 提供可靠的备份和灾难恢复机制，以确保数据不会因为硬件故障或自然灾害等原因而丢失。 提供透明的安全监控和事件响应服务，及时的安全更新和漏洞修补。 而云服务客户则需要执行以下任务： 将数据和应用程序加密，以保护数据的机密性和完整性。 确保模型的
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