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3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail 参数 参数类型 描述 key Integer 难例原因出现的次数。
3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表7 SearchProp 参数 是否必选 参数类型 描述 op 否 String 多个属性值之间的关系。可选值如下：
source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service
sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例：
CMD sh /home/mind/run.sh 启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启
warning("Use standard COCOeval.") 在tools目录下新建一个“run.sh”作为启动脚本，“run.sh”内容可参考： #!/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO
3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail 参数 参数类型 描述 key Integer 难例原因出现的次数。
Standard推理部署的镜像。 在模型软件包和依赖包的同层目录下，创建并编辑Dockerfile。 vim Dockerfile Dockerfile内容如下： FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
object 资源池网络参数。创建物理资源池时必选。 jobFlavors 否 Array of strings 资源池支持的作业规格信息列表，内容为作业规格名称。 driver 否 PoolDriver object 资源池的驱动信息。 表8 PoolResourceFlavor 参数
add_argument("--top-p", type=int, default=1.0) # 参数的取值范围为0到1。值越小，生成的内容就越意外，但可能牺牲连贯性。值越大，内容就越连贯，但意外性也会减弱。可选 parser.add_argument("--stream", type=int
如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置，用于将此目
第一处修改 vim src/video/ffmpeg/ffmpeg_common.h 在文件ffmpeg_common.h的23行，添加如下内容 #include <libavcodec/bsf.h> 图1 文件ffmpeg_common.h修改前 图2 文件ffmpeg_common
ma/upgrade_ascend_mindspore_1.8.1_and_cann_5.1.RC2”路径下，双击Dockerfile文件打开，内容参考如下，根据实际需求修改： #The following uses Mindspore-1.7 as an example, which
Standard推理部署的镜像。 在模型软件包和依赖包的同层目录下，创建并编辑Dockerfile。 vim Dockerfile Dockerfile内容如下： FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
求。 图17 填写请求参数 表1 SDXL模型参数及其含义 参数名称 说明 是否必选 默认值 prompt 提示词，根据提示词生成含有对应内容的图像 是 无 negative_prompt 反向提示词，图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数，控制推理的步数
add_argument("--top-p", type=int, default=1.0) # 参数的取值范围为0到1。值越小，生成的内容就越意外，但可能牺牲连贯性。值越大，内容就越连贯，但意外性也会减弱。可选 parser.add_argument("--stream", type=int
add_argument("--top-p", type=int, default=1.0) # 参数的取值范围为0到1。值越小，生成的内容就越意外，但可能牺牲连贯性。值越大，内容就越连贯，但意外性也会减弱。可选 parser.add_argument("--stream", type=int
证的方式访问在线服务、通过AK/SK认证的方式访问在线服务或者通过APP认证的方式访问在线服务。 针对您部署上线的服务，您可以在服务详情页面的“调用指南”中，了解本服务的输入参数，即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源：
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite Server 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 更多 开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？
运行完后，会生成推理所需镜像。 如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu
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