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支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。
支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 训练结束之后，在保存路径下生成了如下几个文件： |──converted_hf2mg_weight_TP${TP}PP${PP} # 训练过程Megatron格式权重
带tokenizer.json的FastTokenizer。 --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。 图4 动态benchmark测试结果（示意图）
的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”，封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图4 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。 单击编辑框右侧的对勾完成编辑。 保存成功的标签信息会在资产搜索页成为过滤分类条件。
模型量化分为weight-only量化，weight-activation量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是：1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重；2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数（约75%）
modelarts:image:listGroup 在镜像管理中注册和查看镜像。 按需配置。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限，用于： 开发环境运行的实例，保存成镜像。 使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS
如果需要使用更高版本的MindSpore类型的Ascend架构镜像，可选择西南-贵阳一局点。 自定义镜像：可以将基于公共镜像创建的实例保存下来，作为自定义镜像使用，请参考保存Notebook实例。也可以基于预置镜像或第三方镜像制作自定义镜像，请参考Notebook的自定义镜像制作方法。 一个镜
import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) # 保存模型为ONNX格式 torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 224, 224), "resnet50
个标注对象可添加多个标签。 以此类推，不断选中标注对象，并为其添加标签。 图4 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注，单击页面下方“保存当前页”，完成“未标注”列表的文本标注。 添加标签（文本分类） 在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”
6.0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本
支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1
1。 --checkpoint_dir ：此目录用于保存模型。 -checkpoint_path ：（可选）可基于此目录的lipsync_expert模型继续进行训练，如果重新训练则不需要此参数。 默认每10000 step保存一次模型。 训练Wav2Lip模型。 训练Wav2L
求签名的SDK。 创建Java类，进行预测请求。 由于在APIG的Java SDK中，“request.setBody()”只支持String类型，所以只支持输入为文本格式的预测请求。 此处以json格式为例介绍读取本地预测文件并进行base64编码的请求体： // Package
ss下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。 参考命令： vllm_path=vllm host=0.0.0.0 service_port=8080
带tokenizer.json的FastTokenizer。 --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。 图4 动态benchmark测试结果（示意图）
de_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts.estimatorV2
制吗？ 在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。
onnx 图21 代码下载成功 容器环境保存镜像。 配置好环境后可以进行业务代码的开发调试。通常为了避免机器重启后环境丢失，建议将已经配好的环境保存成新的镜像，命令如下： # 查看需要保存为镜像的容器ID docker ps # 保存镜像 docker commit 容器ID
step14-step16的profiling数据会保存在同一个json文件中。由于设置了repeat=2，则会再次重复一次采集过程，那么实际会二次采集step21-step23这三个连续step的profiling数据并保存至一个新的json文件中。 图1 torch_npu.profiler
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