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com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1.8.1+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
新建文件（Console） 在JupyterLab中编辑文件 JupyterLab可以在同一个窗口同时打开几个Notebook或文件（如HTML、TXT、Markdown等），以页签形式展示。 JupyterLab的一大优点是，可以任意排版多个文件。在右侧文件展示区，您可以拖动打
TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 PyTorch引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见PyTorch官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Sum
/home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源码“pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”复制到该目录下，名称改为“pipeline_onnx
key='df', mode='w') pd.read_hdf('obs://wolfros-net/hdftest.h5') 通过重写pandas源码API的方式，将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5
ckerfile文件，构建新的镜像，并上传至SWR中。 在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。 在ModelArts中创建训练作业如：SFT全参微调训练，执行代码包中例如：finetune/finetune_ds
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
如果不支持公共资源池，“公共资源池”按钮会置灰，鼠标悬停时，会提示：该模型版本暂不支持公共资源池部署。 步骤一：下载并安装Cherry Studio 您可以通过官方网站或开源地址下载并安装Cherry Studio。 步骤二：MaaS模型API接入准备 创建API Key。 登录ModelArts Stu
listen 0.0.0.0:8080 ssl; error_page 502 503 /503.html; location /503.html { return 503 '{"error_code": "ModelArts.4503","error_msg":
如果不支持公共资源池，“公共资源池”按钮会置灰，鼠标悬停时，会提示：该模型版本暂不支持公共资源池部署。 步骤一：下载并安装Cherry Studio 您可以通过官方网站或开源地址下载并安装Cherry Studio。 步骤二：MaaS模型API接入准备 创建API Key。 登录ModelArts Stu
如果不支持公共资源池，“公共资源池”按钮会置灰，鼠标悬停时，会提示：该模型版本暂不支持公共资源池部署。 步骤一：下载并安装Chatbox 您可以通过官方网站或Github下载并安装Chatbox。 步骤二：MaaS模型API接入准备 创建API Key。 登录ModelArts Studio控
具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support网站 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。
停止，则推荐参照创建诊断任务创建cpu规格的notebook进行性能分析，节省NPU计算资源。完成分析后，可以查看生成的html文件来进行快速的调优，html文件详情请参考查看诊断报告。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。 64卡训练任务，模型为GPT
如果报此错误时，请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见：https://www.huaweicloud.com/service/contact.html。 报错500 Notebook JupyterLab页面无法打开，报错500，可能是工作目录work下的磁盘空间满了，请参考Noteb
json文件，并放于${container_work_dir}/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 步骤五：开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/LLaVA 修改训练脚本模型路径(--model_name_or_path 模型路径)。
35路径下。 cd /home/ma-user/aigc_train/torch_npu/sd35 安装依赖。 # 拉取diffusers源码并进入目录 git clone https://github.com/huggingface/diffusers cd diffusers
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.4.2-py3-none-any.whl # 推理安装包
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/eval目录下。 图2 MME评估集 Step6 开始推理 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-infer
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