Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) SD1.5&SDXL ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.909） FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 创建GPU节点。 在左侧菜单栏选择“节点管理”，单击右上角“创建节点”，在弹出的页面中配置节点的参数。 选择一个“GPU加速型”的节点规格，其余参数请根据实际需求填写，详情请参见创建节点。 完成配置后，单击“下一步：规格确认”，确认所设置的服务选型参

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数据集 模型训练服务统一的数据集管理菜单，可本地导入10G以内大数据文件，或对接数据集服务，导入已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。

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KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方式仅可以满足定制化的需求。比如：使用Java的Case；KPI异常检测Case定制启动的命令或提供多个推理服务调用接口。 模板管理界面说明

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Console的本质为Python终端，输入一条语句就会给出相应的输出，类似于Python原生的IDE。 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不

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该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 ModelArts Standard开发环境案例 表2 Notebook样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘

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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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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 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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考训练作业支持的AI引擎。PyTorch的举例：不要选PyTorch-1.0.0、PyTorch-1.3.0、PyTorch-1.4.0。选择如下图： 图1 选择训练作业支持的AI框架 父主题： PyCharm Toolkit使用

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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原因分析 通常是由于某个第三方软件引入了不匹配的版本依赖。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。

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原因分析 通常是由于某个第三方软件引入了不匹配的版本依赖。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。

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机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M

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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 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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参来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts

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Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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PYTHONPATH=${MA_JOB_DIR}:${PYTHONPATH} 选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。通过系统自动注入的PATH环境变量，可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本。 export MA_HOME=/home/ma-user;

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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

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