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等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。 父主题： Standard功能介绍
User-Agent=Dayu} [2022/08/12 00:03:26 GMT+0800][INFO]Response body: {"count":3"total_count":0"models":[{"model id":"ca12cbdb-e7eb-4084-9ea3-36c0bd6axxxx"
hape下遇到性能问题，MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制，可以考虑升级最新版本的MindSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化，在大Shape场景下会有明显的改善。 同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx
200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes Array
能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。
服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。 is_shared Boolean 是否是订阅的服务。 shared_count Number 订阅的服务数。 schedule Array of Schedule objects 服务调度配置，未配置则不返回。 update_time
vpc_id参数不生效，使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常，该参数优先级高于cluster_id，配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id或pool_name参数，且该参数优先级高于服务层级的cluster_id及pool_name，当config内的clu
--train-instance-type modelarts.vm.cpu.8u --train-instance-count 1 Options: --name TEXT Job name. --description
过来请求，即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题： 服务预测请求内容过大时，会因数据处理慢导致请求超时，优化预测代码，缩短预测时间。 推理速度与模型复杂度强相关，优化模型，缩短预测时间。 扩容实例数或者选择性能更好的“计算节点规格”，例如使用GPU资源代替CPU资源，提升服务处理能力。
两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断尝试调整超参来迭代模型；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
"elapsed_time" : 0, "result" : { "total_sample_count" : 49, "annotated_sample_count" : 30 }, "export_type" : 0, "config" : {
专属资源池ID。查询该专属资源池下的所有实例信息。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 total_count Integer 总的开发环境数量。 instances Array 配置列表，如表4所示。 表4 instances字段响应参数说明 参数
desc：降序排列。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 总数。 count Integer 返回个数。 items Array of WorkflowExecution objects execution数组。
存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 数据处理任务总数。 tasks Array of DescribeProcessorTaskResp objects 分页查询到的数据处理任务列表。
准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 增量模型训练 分布式模型训练 模型训练存储加速 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 model_total_count Integer 模型的数量。 models Array<Object> 模型的参数列表，结构说明如表4所示。 表4 models结构数据
ne.py 文件，加入如下命令，用于引入优化代码包。 from ascendcloud_multimodal.train.models.internvl2 import ascend_modeling_internvl 执行如下命令添加优化代码。 cp -rf multimoda
String 资源规格，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count 是 Integer 资源规格的保障资源量。 maxCount 否 Integer 资源规格的弹性资源量。物理池中该值和count必须一致。 extendParams 否 extendParams object
如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： 数据存储
估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输出相关的核心指标，并获取相应的问题数据与原因等，从而基于这些指标，快速决定下一轮迭代的执行优化。 Workflow介绍 Workflow（也称工作流，下文中均可使用工
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