Explorer中调试该接口。 URI GET /v3/{project_id}/connections/{connection_id}/tuning/{message_id}/show-tuning-result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 message_id 是 String 诊断信息ID。

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Explorer中调试该接口。 URI POST /v3/{project_id}/connections/{connection_id}/tuning/create-tuning 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。 获取方法请参见获取项目ID。

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ction_id}/tuning/create-tuning das:*:* √ √ 获取诊断结果 GET /v3/{project_id}/connections/{connection_id}/tuning/{message_id}/show-tuning-result das:*:*

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Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v3/{project_id}/job/{job_id}/tuning-params/modify-params 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的Project

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ini，配置文件通过aoe_mode参数指定调优模式。可选值有： “subgraph tuning”：子图调优。 “operator tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调

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1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph tuning”表示子图调优，“operator tuning”表示算子调优。 其中，“ge.op_compiler_cache_mode”在该场景下必须设置为“force

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本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train

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n_states:[2,77,768] input_format=NCHW aoe_mode="subgraph tuning, operator tuning" op_select_impl_mode=high_performance 配置打印ASCEND日志。其中，ASCE

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本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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的90%。 是，执行1.e。 否，执行2。 单击“组件管理 > Spark > 服务配置 > 全部配置 > JD BCS erver > Tuning”。将“spark.driver.extraJavaOptions”参数中-XX:MaxDirectMemorySize的值根据实际情况调大。

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于12秒。 是，执行1.e。 否，执行2。 单击“组件管理 > Spark > 服务配置 > 全部配置 > JDB CS erver > Tuning”。将“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数的值根据实际情况调大。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2。 收集故障信息。

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的90%。 是，执行1.e。 否，执行2。 单击“组件管理 > Spark > 服务配置 > 全部配置 > JDBCServer > Tuning”。将“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数的值根据实际情况调大。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2。 收集故障信息。

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的90%。 是，执行1.e。 否，执行2。 单击“组件管理 > Spark > 服务配置 > 全部配置 > JDBCServer > Tuning”。将“spark.driver.extraJavaOptions”参数中-XX:MaxMetaspaceSize的值根据实际情况调大。

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查询分解。 丰富的LLM（Large Language Model）模型 内置基于RAG场景下SFT（Supervised Fine-tuning）优化后的检索增强大模型，支持对接盘古NLP（Natural Language Processing）大模型，支持对接昇腾云开源大模型。

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，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：AscendCloud-3rdAIGC SDXL模型： Fine-tuning微调支持Standard及DevServer模式 LoRA微调支持DevServer模式 Open-Sora1.0训练支持DevServer模式

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--include="instruction_tuning/activitynet_videos.tgz" # 待下载成功后，解压文件 cd ${container_work_dir}/data/VideoGPT-plus_Training_Dataset/instruction_tuning tar -xzvf

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优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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