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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（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
b682.apig.xxx.xxx.com/v1/infers/468d146d-278a-4ca2-8830-0b6fb37d3b72 图1 API接口 父主题： Standard推理部署
batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id 否 String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题： 文生图模型训练推理
S中。 图4 选择镜像 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 1*ascend-snt9b。 图5 选择资源池规格 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。 图6 选择作业日志路径 填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。 图7 训练启动成功
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
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 DevServer上使用昇腾计算资源Ascend
Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它不仅比传统的WebUI更迅速，而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环
行云端调试。 设置断点后单击“调试”，可实现代码逐步调试，查看中间变量值。 图9 “调试”按钮 图10 通过设置断点实现代码调试 可单击“运行”按钮，通过日志观察是否能正常训练。 图11 “运行”按钮 图12 训练日志 步骤3：使用ModelArts Notebook进行开发调试
列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。 图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。
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（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
ch NPU的LoRA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 LoRA训练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微调以优化模型性能的过程。
SD3基于DevServer适配PyTorch NPU的训练指导（6.3.912） 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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3-模型的训练过程。
--bind_all #启动 启动成功后如下图所示。 图2 启动tensorboard 在浏览器访问http://{宿主机ip}:6006/。将train/loss导出为json，和GPU训练下导出的文件比较。 父主题： 文生图模型训练推理
Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： 文生图模型训练推理
sh脚本中增加--config_file=xxx.yaml参数。 刚开始会报一些Warning，可忽略。正常启动如下图所示，出现Steps: 1%字样。 图4 启动服务 如果启动过程中报SSL相关错误，如下图所示。 图5 启动过程中报SSL相关错误 请修改相应路径下的/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2
t-large-patch14目录，然后下载下图红框中的文件。clip-vit-large-patch14官网下载地址：openai/clip-vit-large-patch14 at main (huggingface.co)。 图1 下载clip-vit-large-patch14文件
在ModelArts中同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 有的图片存在旋转角度等属性，不同的浏览器的处理策略不同，对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last，L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低，将在一定程度上影响页面的显示效果，系统会提示您尽快对浏览器进行升级。
1基于DevSever适配PyTorch NPU Fintune&Lora训练指导（6.3.911） Flux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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt
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