检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线
可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线
代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 父主题： SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch
'ILSVRC2021winner21k_whole'。 在Swin-Transformer目录下创建requirements.txt指定python依赖库： # requirements.txt内容如下 timm==0.4.12 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run
} 在子用户所属用户组中添加该自定义策略权限。 在用户组页面，单击子用户所属用户组的名称，进入用户组详情页。 图5 进入用户组详情 在授权记录页签下，单击“授权”，选择您刚才创建的自定义策略及授权方案。 由于OBS服务是全局级服务，无法指定区域项目进行授权，如果需要根据项目进行权
doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。 编辑AI说时，30秒钟后自动保存草稿，用户可单击“草稿箱”查看。 草稿箱可支持保存草稿记录共三条，存满后请手动删除；建议您及时发布重要内容，以免重要内容无法保存。
model.get_inputs() model.resize(inputs, [list(data.shape)]) inputs[0].set_data_from_numpy(data) # 前向推理，并将结果从device侧传到host侧。 outputs = model.predict(inputs)[0]
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
