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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
import argparse import torch import torch.multiprocessing as mp parser = argparse.ArgumentParser(description='ddp demo args') parser.add_argument('--world_size'
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0.2.5 cd ./AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件，针对NPU进行如下适配工作，以支持在NPU上进行量化。
dataset.create_label_task(task_name="obj_detection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。
将准备好的sshd启动脚本文件上传至OBS的训练代码目录下。 创建自定义镜像训练作业。 “代码目录”选择存有sshd启动脚本文件的OBS地址。 “启动命令”需要适配sshd启动脚本，如下所示： bash ${MA_JOB_DIR}/demo-code/start_sshd.sh
"image_info" : { "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version"
workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 是 String
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
如果元模型来源于容器镜像，显示容器镜像存储路径。 AI引擎 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务，显示模型使用的AI引擎。 引擎包地址 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom），显示引擎包地址。 运行环境 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务（AI引擎为预置引擎），显示元模型依赖的运行环境。
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
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Label名字 Label描述 容器级别指标 pod_name 容器所属pod的名字。 pod_id 容器所属pod的ID。 node_ip 容器所属的节点IP值。 container_id 容器ID。 cluster_id 集群ID。 cluster_name 集群名称。 container_name
创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled 创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 出现ModelArts.6333错误，如何处理？
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