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高效模型ai系统怎么样

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,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。

本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。

Step1 处理fill50k数据集

使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。

cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip

接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。

56     def _split_generators(self, dl_manager):      57         #metadata_path = dl_manager.download(METADATA_URL)      58         #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMA GES _URL)      59         #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract(      60         #    CONDITIONING_IMAGES_URL      61         #)      62         metadata_path = "/home/ma-user/datasets/fill50k/train.jsonl"      63         images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"      64         conditioning_images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"

Step2 启动SD1.5训练服务

使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。

cd /home/ma-user/diffuserssh diffusers_controlnet_train.sh

Step3 启动sdxl训练服务

使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cd /home/ma-user/diffuserssh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh

训练执行成功如下图所示。

图1 训练执行成功

高效模型ai系统怎么样常见问题

更多常见问题 >>
  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 本课程主要面向鲲鹏合作伙伴和开发者,介绍华为TaiShan大数据解决方案。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

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  • 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台,包含了AI应用的开发、部署和分享交易,通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题,ModelArts有效解决了AI落地难的问题,将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。