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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
P和配置安全组，只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。 图1 添加入方向规则 在浏览器地址栏输入http://<弹性公网IP>:9090，即可打开Prometheus监控浏览页面。单击Graph菜单，在输入框输入任意一个指标名称即可看到Prometheus收集到的指标数据：
run_inference.py 参数说明： height、width: 指定生成图片的长和宽，例如：512、960、1024 prompt_list: prompt列表，可以自行修改。 推理执行成功如下图所示。 图1 推理执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
可以访问前端页面，如下运行文生图。 图2 访问前端页面 根据上面checkpoint的箭头，对新的npu的checkpoint进行规划，如下图。 图3 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件，单击Queue Prompt加入推理队列进行推理，如下图： 图4 进入推理队列
run_inference.py 参数说明： height、width: 指定生成图片的长和宽，例如：512、960、1024 prompt_list: prompt列表，可以自行修改。 推理执行成功如下图所示。 图1 推理执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
“subgraph tuning”：子图调优。 “operator tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调优，因为先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分
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 Controlnet训练 父主题： 文生图模型训练推理
如何运行一条工作流，请您参考运行第一条Workflow。 Workflow的构成 工作流是对一个有向无环图的描述。开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内
超期时间。 表16 WorkflowSubgraph 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 子图名称。 steps 否 Array of strings 子图step成员。 表17 WorkflowPolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 use_scene 否
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* ascend-snt9b(32GB)，约耗时9.3秒。 图2 生成图片耗时（2） 不开启Flash
准备工作 ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任务视图和任务详细视图这5个模板，这些模板在Grafana官方文档可以搜索下载，您导入模板配置Dashboards时，可直接使用。 表1 模板下载地址 模板名称 下载地址 集群视图 https://cnnorth4-modelarts-sdk
在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
roject_dir”加入到“sys.path”中解决该问题。 使用from module_dir import module_file来导包，代码结构如下： project_dir |- main.py |- module_dir | |- __init__.py | |-
fromstring(mox.file.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
bms:serverFlavors:get 查询裸金属规格。依赖权限需要配置在IAM项目视图中。 DEW kps:domainKeypairs:list 配置密钥对。依赖权限需要配置在IAM项目视图中。 网络管理 VPC vpc:routes:create vpc:routes:list
最后执行python脚本进行推理： # shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore Lite pipeline输出的结果图片 父主题： 应用迁移
针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集
长训Loss比对结果 在单卡环境下，执行一个Epoch训练任务，GPU和NPU训练叠加效果如下： 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐
AnnotationFormatConfig excluded_labels 不导入包含指定标签的样本。 否 Label的列表 import_annotated 用于导入智能标注结果的任务，是否导入原数据集中已标注的样本到待确认，默认值为"false"即不导入原数据集中已标注的样本到待确认。可选值如下： true：导入原数据集中已标注的样本到待确认
创建处理任务，支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取
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