SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理

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务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。 删除模型管理界面的云端推理入口，更新云端推理框架。 2020-08-17

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用户指南 文档导读 模型训练服务简介 准备工作 项目创建 数据集 特征工程 模型训练 模型管理 模型验证 云端推理框架 修订记录

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Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Ex

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由于ModelArts产品的持续更新和迭代，第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异，仅供学习和参考。 表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 Standard开发环境 想不想让一张静态的照片动起来

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Chassis及JDK编译版本的配套关系请参考版本配套说明。 如果基于开源开放和业界生态组件新开发微服务应用，可选择Spring Cloud框架。 如果希望使用ServiceComb引擎提供的开箱即用的治理能力和高性能的RPC框架，可选择Java Chassis框架。 框架 推荐版本 说明 Spring Cloud

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操作流程 模型训练服务为用户提供了数据集、特征工程、模型训练、模型管理、模型验证以及云端推理框架能力，服务操作流程如图1所示。 图1 模型训练服务操作流程 父主题： 准备工作

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Chassis及JDK编译版本的配套关系请参考版本配套说明。 如果基于开源开放和业界生态组件新开发微服务应用，可选择Spring Cloud框架。 如果希望使用微服务引擎提供的开箱即用的治理能力和高性能的RPC框架，可选择Java Chassis框架。 框架 推荐版本 说明 Spring Cloud Huawei

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用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题： 业务代码问题

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应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权

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本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称

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创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在OBS服务的数据，或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。

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支持Diffusers 0.29.2及以前版本。 Cann版本支持cann_8.0.rc3。 PyTorch版本支持2.1。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3

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，将结合大模型时代能力进行全新升级，敬请期待。 ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案

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用户通过控制台访问DevStar，可以浏览和使用模板，以及对模板及应用的全生命周期管理。 API方式 如果用户需要将公有云平台上的DevStar集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问。 CLI方式 支持用户通过CLI方式访问DevStar，提供模板浏览和按模板生成框架代码的能力。

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Comb引擎支持这些开源的微服务框架接入并使用注册发现、集中配置、服务治理等功能。关系如下图所示： 使用Spring Cloud和Java Chassis微服务开发框架接入ServiceComb引擎，能够获得好的开发体验和技术支持。使用其他开发框架，比如使用Mesher接入Ser

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SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理

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SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理

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在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？ ModelArts数据集保存到容器的哪里？ ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？ 如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ Mo

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Snt9B单机单卡。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E

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本文重点描述Spring Cloud和Java Chassis的开发指导，其他框架如Mesher开发的微服务应用使用 CS E引擎请参考Mesher使用CSE指南。 开发能力要求 本文档的主要目的就是说明这些开源微服务开发框架如何接入和使用微服务引擎的功能，假设您已经熟悉和掌握如下开发能力： 使用

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