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资源规格要求 推理部署推荐使用DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取镜像 表2 获取镜像 分类 名称 获取路径 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 模型 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取镜像 表2 获取镜像 分类 名称 获取路径 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置
出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。 父主题： 准备数据
VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写
2u，只要资源池有资源，就可以选择使用。一些特殊的规格需要联系系统管理员增加权限。 2、公共资源池的规格无法选择 共享池的资源是有限的，显示置灰表示当前规格的资源已经被用完。请选择未置灰的规格，也可以创建自己的专属资源池。 3、自定义规格 只有在专属资源池部署服务时，支持自定义资源规格。公共资源池部署服务不支持。
Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E
和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页，选择“数据集介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示数据集的名称，不可编辑。 许可证 数据集遵循的使用许可协议，根据业务需求选择合适的许可证类型。
ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出
量预警步骤如下： 进入控制台“费用中心 > 资源包”，单击右上角“剩余量预警”。 在“剩余量预警”弹窗中，设置套餐包阈值类型，并在套餐包列表中打开需开启剩余量预警的套餐包开关、设置阈值类型和剩余量阈值。 图1 设置剩余量预警 设置完成后，单击“确定”，即可完成套餐包剩余量预警。 父主题：
SDK安装；如果本地已安装，则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见（可选）Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后，即可开始使用。 SDK版本说明 表1 ModelArts SDK版本说明 发布时间 版本号 说明 2023-04 1.4.18 1.4.18版本在SDK旧版本基础上优化集成，主要新增DLI
性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下如果是明显的瓶颈或者性能攻坚阶段，考虑到门槛较高，可以联系华为工程师获得帮助。 精度问题根因和表现种类很多，会导致问题定位较为复杂，一般还是需要GPU上充分稳定的网络（包含混合精度）再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段，包含使用
default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParamet
弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池，单击“名称/ID”，进入资源池详情页面，查看网络配置信息。返回专属资源池列表，选择“网络”页签，找到专属资源池关联的网络，打通VPC。打通VPC网络后，网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称，单击后可以跳转至VPC详情页面。 图2 查看网络配置 图3 打通VPC
installed ma_cli.*.*.* 在安装ma-cli时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时，表示ma-cli安装完成。 如果在安装过程中报错提示缺少相应的依赖包，请根据报错提示执行如下命令进行依赖包安装。 pip install xxxx
行支持两个输入，分别代表数据的原域和目标域，在训练结束时会生成所有原域向目标域迁移的图像。 图5 CycleGan算子 表3 CycleGan算子高级参数 参数名 默认值 参数说明 do_validation True 是否进行数据校验，默认为True，表示数据生成前需要进行数据校验，否则只进行数据生成。
ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出
弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池，单击“名称/ID”，进入资源池详情页面，查看网络配置信息。返回专属资源池列表，选择“网络”页签，找到专属资源池关联的网络，打通VPC。打通VPC网络后，网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称，单击后可以跳转至VPC详情页面。 图2 查看网络配置 图3 打通VPC
针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。
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