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SDXL基于Standard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,
训练场景和方案介绍 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。 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SDXL和SD1.5模型的训练过程
训练场景和方案介绍 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。 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SDXL和SD1.5模型的训练过程
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
训练场景和方案介绍 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。 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SDXL和SD1.5模型的训练过程
训练场景和方案介绍 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。 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SDXL和SD1.5模型的训练过程
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本,查看其可视化曲线,进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集,且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.907) 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,能够帮助我们生成图像。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
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
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer
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
训练作业训练失败报错:TypeError: unhashable type: ‘list’ 问题现象 使用订阅算法图像分类-EfficientNetB4进行训练报错:TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致(即一个图片用了
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
创建智能标注作业 除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 背景信息 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用
数据标注中,难例集如何定义?什么情况下会被识别为难例? 难例是指难以识别的样本,目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题: Standard数据管理
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后,需要完成相关配置才能使用,配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开通后