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信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情 完成参数填写，单击“确定”，自动跳转至AI Gallery个人中心“我的下载”页签，单击按钮，查看下载进度，等待5分钟左右下载完成
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参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用ppl时必须为True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
ConditionTypeEnum.LTE <= ConditionTypeEnum.NOT != ConditionTypeEnum.OR or 左右值支持的类型有：int、float、str、bool、Placeholder、Sequence、Condition、MetricInfo。
API，进行推理业务的适配，并且在构建模型时，通过上下文的参数来确定运行时的具体配置，例如运行后端的配置等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore Lite推理框架执行推理并使用昇腾后端主要包括以下步骤： 创建运行上下文：创建Context，保存需要的一些基本配置参数
mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"]
单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台
单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案推荐使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（
数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
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ml/onnx_models”。执行推理脚本进行测试，此处使用的推理硬件是CPU。由于CPU执行较慢，验证待迁移的代码可能需要大约15分钟左右才能完成。 cd modelarts-ascend/examples/AIGC/stable_diffusion # 必须执行该命令，否则
数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
CORE上。 图8 替换后耗时 ArgMin算子优化 ArgMin在CANN 6.3 RC2版本上算子下发到AICPU执行，在CANN 7.0RC1上下发到AI_CORE上边执行。出现此类情形建议升级CANN包版本。 在shape大小是 (1024, 1024) 的tensor上测试，结果如下：CANN
参数。根据SFS Turbo存储位置的权限显示“读写”或“只读”。 选择“对象存储服务OBS”或“并行文件系统PFS”作为存储位置。 选择“存储位置”：设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。“存储位置”
LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据，避免过拟合和欠拟合问题，进一步提高模型的泛化能力。
视频：对视频类数据进行处理，支持.mp4格式，支持用户进行视频标注。 自由格式：管理的数据可以为任意格式，目前不支持标注，适用于无需标注或开发者自行定义标注的场景。如果您的数据集需存在多种格式数据，或者您的数据格式不符合其他类型数据集时，可选择自由格式的数据集。 表格 表格：适
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