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assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应，用-100替换user_ids的token，只保留assistant_ids attention_mask是和input_ids等长的全1序列
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
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在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保
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images = np.array(images,dtype=np.float32) # 对传入的多个样本做batch处理，shape保持和训练时输入一致 images.resize((len(data), 784))
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
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Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
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