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文生图模型训练推理 FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导(6.3.911) Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程,适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通,具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景,包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签
昇腾能力应用地图 ModelArts支持如下开源模型昇腾NPU进行训练和推理。 DeepSeek系列模型 表1 DeepSeek系列模型 支持模型 应用场景 软件技术栈 指导文档 DeepSeek R1 推理 MindIE DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否则会导致数据集校验环节不通过
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内
在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗? 在数据管理功能中,针对“物体检测”或“图像分类”的数据集,在数据集中上传更多的图片时,是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB,且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意,针对自动学习功能中的添加图片,
ModelArts-成长地图 | 华为云 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期
创建图像分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习页面
如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速率、高IOPS的需求,用于作为高性能存储,比如工业设计、能源勘探这些。
在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。
初识ModelArts 父主题: 图解ModelArts
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
如何删除ModelArts数据集中的图片? 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,进入数据标注列表,单击需要删除图片的数据集,进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中,依次选中需要删除的图片,或者“选择当前页”选中该页面所有图片,
在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。
使用网站https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.10.0/#files,下载tensorflow_gpu-2.10.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl文件
初识Workflow 父主题: 图解ModelArts
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识