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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
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本地存储
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
ModelArts权限管理基本概念 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对其进行细粒度的权限配置,以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见,但对个人用户则显得复杂而意义不足,所以建议个人用户在使用ModelArts时,参照个人用户快速配置
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
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
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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
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法,构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一:安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法,您可根据使用习惯选择。 方法一:使用JupyterLab打开Notebook
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