检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。 应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练
场景介绍 阅读本文前建议您先了解以下内容： Stable Diffusion的基础知识，可参考Stable Diffusion github、Stable Diffusion wikipedia、diffusers github、Stable Diffusion with diffusers
GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 问题现象 在华为云使用GPU裸金属服务器时， 服务器绑定EIP（华为云弹性IP服务）后，出现无法ping通弹性公网IP现象。 原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时，模型文件包需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
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
服务韧性 韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件
配置Lite Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务，提供了多种场景下的存储解决方案，主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置，请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS
NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 注意事项 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上，进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项： 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形式建议开发者启动独立的
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用
GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上，安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件安装步骤
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
