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Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Paraformer的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户
给子账号配置开发环境基本使用权限 场景描述 本文介绍开发环境场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用Notebook进行调试，数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买，需要提前联系客户经理申请开通资源规格，预计1~3个工作日内开通
SDXL基于DevServer适配PyTorch 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
SD1.5&SDXL ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.909） 本文档主要介绍如何在DevServer环境中部署Stable Diffusion模型对应SD1.5和SDXL的ComfyUI、Webui和Diffusers
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行（单机单卡、单机多卡），并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook
更新Notebook实例 变更镜像 ModelArts允许用户在同一个Notebook实例中切换镜像，方便用户灵活调整实例的AI引擎。Notebook实例状态需在“停止”中才可以变更镜像。 请注意，变更镜像后可能会导致Notebook实例无法启动，镜像对应的Notebook实例规格不匹配
创建节点池 功能介绍 创建节点池。 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}/pools/{pool_name}/nodepools
advisor分析报告html文件详解 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡
SDXL基于DevServer适配PyTorch 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
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&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
资源池创建失败的原因与解决方法？ 本文主要介绍在ModelArts资源池创建失败时，如何查找失败原因，并解决问题。 问题定位 您可以参考以下步骤，查看资源池创建失败的报错信息，并根据相应的解决方法解决问题： 登录ModelArts控制台，单击弹性集群，单击资源池列表上方的“操作记录
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
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moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts DevServer上部署，支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） 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是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行
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