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安全可信，基于安全加固最佳实践，访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式，确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候，预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Model
训练迁移适配 完成环境准备之后，本节将详细介绍Dit模型训练迁移过程。 执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0
线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
所示。 登录https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI页面，切换Tag为v0.2.2，单击Code按钮，通过Download ZIP下载ComfyUI源码到本地。 图1 下载ComfyUI源码 访问Github下载开源软件需要连通外网，请用户自行配置网络代理。
算子级的对比。 如下图所示，当分析时显式指定了标杆集群profiling数据，advisor识别到两次训练任务中0号卡的step12存在计算性能差异，则会对目标集群的0号卡step12与标杆集群的0号卡step12进行kernel（npu侧计算的算子）性能对比。基于该对比数据，可
据章节。 表1 Workflow 属性 描述 是否必填 数据类型 name 工作流的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表
output \ --code_type utf-8 参数解释如表1所示。 当转换为sharegpt格式时，prefix和input会拼接成一段文字，作为human字段，提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 表1 数据集转换为sharegpt格式阶段（可选） py文件名称
git config --global http.sslVerify false 从github拉取CogVideoX代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/THUDM/CogVideo.git cd /home/ma-user/CogVideo
Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.
线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vs
Git插件，可连接此Notebook实例关联的Github代码库。 表2 插件栏常用插件说明 插件 说明 文件列表。单击此处，将展示此Notebook实例下的所有文件列表。 当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。 Git插件，可以方便快捷地使用Github代码库。 属性检查器。 文档结构图。
确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd
/etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/k
文件内容：文件保存为“csv”文件格式，文件内容以换行符（即字符“\n”，或称为LF）分隔各行，行内容以英文逗号（即字符“,”）分隔各列。文件内容不能包含中文字符，列内容不应包含英文逗号、换行符等特殊字符，不支持引号语法，建议尽量以字母及数字字符组成。 训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于1
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distr
本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64
在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0.2.5 cd ./AutoAWQ-0.2.5 export
本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64
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