anaconda不错的_创建生产训练作业-华为云

创建生产训练作业

模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。创建生产环境的训练作业有2种方式：通过ModelArts Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业，详细操作请参考本章节以下内容。

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SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）

SDXL基于DevServer适配PyTorch 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（fin

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Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

Step7 精度对比由于NPU和GPU生成的随机数不一样，需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练，生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练，比较精度。训练精度对齐。对齐前2000步的loss，观察loss在极小误差范围内。

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GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

在假定是Ring算法的情况下计算出来的。计算公式是有假设的：总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ，算法带宽 = 数据量 / 时间但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R

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ma-cli ma-job训练作业支持的命令

E表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数，命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 $ma-cli

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SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904）

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，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上，使用新的数据集进行微调（f

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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905）

SDXL基于Standard适配PyTorch 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（fin

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安装Gallery CLI配置工具

Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器 ”，单击专属资源池页签进入云服务详情页面。在节点页签，单击选择“配置工具”，弹出该节点的配置工具页面。在配置工具页面，单击“下载”启动下载任务。当配置工具的状态记录中“工具状

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最新动态

Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。如果您的应用程序对性能很敏感，并且要求安全可靠的运行环境，那么裸金属服务器将是不错的选择。什么是裸金属服务器

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创建训练作业

自定义镜像训练作业的启动命令。 log_url 否 String 训练作业日志的保存位置，是一个OBS路径，如"obs://xx/yy/zz/"。 local_code_dir 否 String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则：必须为/home下的目录。 v1兼容模式下，当前字段不生效。

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冲突包列表

冲突包列表冲突包列表表示在原系统中存在与HCE系统冲突的软件包，会影响升级过程。冲突包会在升级过程中自动卸载并且不会再安装上，升级前请评估原系统依赖的软件包是否在此冲突列表内，以免造成升级完成后软件缺失。如果发现升级后软件包丢失，可以通过yum命令安装新版本软件包。如果升

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Python SDK使用指南（联通用户专用）

_context的值必须是adhoc app.run(host=callbackUrl, port=port, ssl_context='adhoc') # 使用自己配置的证书，ssl_context的值配置如下：此处放置的是第8章节步骤3生成的server证书

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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1

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文本摘要（领域版）

是典型的例子。刀片式基站解决客户获取站址难题，帮助运营商快速建站，满足移动业务的迅猛增长的需求，也给客户带来商业成功。同时，面对即将到来的5G时代，华为持续创新，全室外刀片基站解决方案，将助力5G快速规模商用，帮助客户取得更大的商业成功。”国家科学技术进步奖，是国务院设立的国家科

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文本摘要（基础版）

是典型的例子。刀片式基站解决客户获取站址难题，帮助运营商快速建站，满足移动业务的迅猛增长的需求，也给客户带来商业成功。同时，面对即将到来的5G时代，华为持续创新，全室外刀片基站解决方案，将助力5G快速规模商用，帮助客户取得更大的商业成功。”国家科学技术进步奖，是国务院设立的国家科

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU）

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1

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直播带货风格文案

嗨，大家好！欢迎来到我们的直播间！我是今天的主播Lan。非常高兴能够和各位在今晚的直播间相聚，希望今天在直播间里能和大家一起度过一段非常有意义的时光！感谢每一位在直播间停留观看的朋友们，感谢大家进来咱们的直播间参与今天的互动、留言。稍后我们的直播间不但会教学一些数字人视频的剪辑技巧，还会跟大家推荐一些AI剪辑的功能。

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使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型

原因是：PyCharm的PYTHONPATH会将Notebook中的环境变量中指定的“PYTHONPATH”进行覆盖，因此，还需要将te包所在的路径添加到PyCharm的“PYTHONPATH”中。 te包的路径通过“pip show te”查看，例如te包返回对应的路径为：“/usr

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU）

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1

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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）

在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1

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