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--optimize=ascend_oriented 常量折叠是编译器优化中的通用技术之一，在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来，取而代之的是会识别出语句的结构，并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算（在本例子，结果为2,048,000）。 i = 320
通过patch操作对服务进行更新 功能介绍 通过patch操作对服务进行更新。patch的格式可以参照json patch。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI
效。 在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“开发环境>Notebook>创建”，如果可以成功访问“存储配置”项对应的OBS路径，表示为用户配置的OBS相关权限已生效。 ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelA
效。 在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“开发环境>Notebook>创建”，如果可以成功访问“存储配置”项对应的OBS路径，表示为用户配置的OBS相关权限已生效。 ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelA
参数类型 描述 name String 工作流存储的名称。填写1-64位，只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type String 工作流存储的类型，当前只支持obs。 path String 统一存储的根路径，当前只支持OBS路径。 表16 WorkflowAsset
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
数据输入约束。 表9 remote_constraints 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值：
每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表3 DataVolumesRes 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path String 在Notebook实例中挂载的路径。 status
导出方式选择“OBS”，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。
aom:alarm:list 实例的启动、停止、创建、删除、更新等依赖的权限。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 动态挂载存储配置 ModelArts modelarts:notebook:listMountedStorages modelarts:notebook:mountStorage
践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
Snt3资源？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？
Notebook实例状态只有处于“停止”、“运行中”和“启动失败”时，才能变更Notebook实例规格。 Notebook实例的存储配置采用的是云硬盘EVS。云硬盘EVS存储容量最大支持4096GB，达到4096GB时，不允许再扩容。单次最大可以扩容100GB。 Notebook实例停止后，
ion比较的结果为true时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时if_then_steps中的step跳过不执行。
路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子： 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声，模拟常见采集设备在采集图片过程中可能会产生的噪声。 noise_type：添加噪声的分布类型，Gauss为高斯噪声，Laplace为拉普拉斯噪声，Pois
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点：可快速、低成本地搭建环境，使用标准化容器镜像，官方Notebook示例可直接运行。 缺点
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