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s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题6：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
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参数，朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值，通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值超优化方向收敛，找到最契合的超参，提高模型精度和收敛速度。 表1
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题6：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题6：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness
LiteModel对象，通过在OnnxStableDiffusionImg2ImgPipeline中增加mindir模型初始化函数，然后在pipeline类的__init__方法调用该函数，在pipeline初始化的时候直接初始化模型。您可以参照如下样例，通过修改use_ascend修改该模型是否
erro*”。 标签 展示服务已添加的标签。支持添加、修改、删除标签。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 Cloud Shell 允许用户使用ModelArts控制台提供的CloudShell登录运行中在线服务实例容器，详情请见使用CloudShell调试在线服务实例容器。
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
sdk_encrypt_implementation_func 自定义加密函数，认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件中密文存放，使用时解密，确保安全。 sdk_decrypt_implementation_func 自定义解密函数，认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
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s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
文件说明 “inference.py” 必选文件，推理脚本文件，定义了自定义模型的推理处理方式，包含初始化推理（init）和输入输出（call函数）。代码示例请参见inference.py示例。 如果推理脚本里使用了其他脚本文件，则必须一起打包在gallery_inference文件夹里上传，否则会导致推理失败。
├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
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