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注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式模型训练
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 服务所属的工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 schedule 否 Array of Schedule objects
was shot, such as close-ups. Do not appear 'seems', 'may' and other words, need to be sure of the description, do not need to be ambiguous description
式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息，这里指导如何通过训练好的stable diffusion pytorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable d
_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
nt3系列替代指标为ma_node_npu_ddr_memory_bytes，snt9系列替代指标为ma_node_npu_hbm_bytes）。 兆字节（Megabytes） >0 AI处理器错误码 ma_node_npu_ai_core_error_code 昇腾系列AI处理器错误码
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例，介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量，用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。
custom：表示使用用户自定义的Spark镜像。 ai：表示使用DLI提供的AI镜像。 --queue String 否 用于指定队列，填写已创建DLI的队列名。必须为通用类型的队列。队列名称的获取请参考表5。 -ec / --executor-cores String 否 Spark应用每个Exe
va环境中集成API请求签名的SDK。 （可选）当预测请求的输入为文件格式时，Java工程依赖httpmime模块。 在工程“libs”中增加httpmime-x.x.x.jar。完整的Java依赖库如图7所示。 httpmime-x.x.x.jar建议使用4.5及以上版本，下载
GPU利用率 步骤4 使用GPT-2模型生成文本 自动式生成文本。 执行以下命令，创建文本生成脚本。 vim generate_text.sh 增加内容如下： #!/bin/bash CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2 VOCAB_FILE=data/gpt2-vocab
Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表5 SchemaMap 参数 参数类型 描述 dest_name String 目的方的列名。 src_name String 来源方的列名。 表6 SourceInfo
关于动态batch配置说明详见：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.3.0/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html 使用converter_lite转换模型时，如果报E10001: Value
age时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中
Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表6 SchemaMap 参数 参数类型 描述 dest_name String 目的方的列名。 src_name String 来源方的列名。 表7 SourceInfo
Array<String>> 标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割
文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表4 SchemaMap 参数 是否必选 参数类型 描述 dest_name 否 String 目的方的列名。 src_name 否 String 来源方的列名。 表5 SourceInfo
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表6 SchemaMap 参数 是否必选 参数类型 描述 dest_name 否 String 目的方的列名。 src_name 否 String 来源方的列名。 表7 SourceInfo
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