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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LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
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
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，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明：本案例使用过程中，从AI Gallery下载
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，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
ch 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LoRA微调以优化模型性能的过程。
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上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3模型的推理过程。
功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。
功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。
工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案，降低模型训练成本 支持数据标注、数据处
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell" h_list ：生成图片的长，默认为 [688, 1024] w_list： 生成图片的宽，默认为 [1024, 1024] INFER_STEP：推理步数，默认20步 推理完成后，生成的图片保存在 ${container_work_dir}/flux/result
Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。 方案概览 本方案介绍了在M
Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。 方案概览 本方案介绍了在M
or directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1
推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（推理）才支持模型自定义推理。 当使用自定
Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输
NPU日志收集上传 场景描述 当NPU出现故障，您可通过本方案收集NPU的日志信息。本方案中生成的日志会保存在节点上，并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中，日志仅用于问题定位分析，因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持，用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询
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