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data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。训练数据的
9表示保留百分之90的原数据。 n_clusters auto auto 数据样本的种类数，默认为auto，即按照目录中图片个数取类别总数，可指定具体类别数，如 4 do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验，否则只进行数据去重。
际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的m
消息通知 订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择需要监控的节点或者Workflow状态，在事件发生时发送消息通知。 说明： 打开开关后，需要先指定SMN主题名，如未创建主题名，需前往消息通知服务创建主题。 支持对Workflow中单个节点、多个节点以及工作流的相关事件进行订阅。订阅列
json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
steps=[job_step], storages=[output_storage] ) # 工作流默认创建在default工作空间下，可以通过以下方式指定工作流归属的空间 # workflow = wf.Workflow( # name="image-classification-ResNeSt"
Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动
910-xxx.zip文件，获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 解压后，进到指定目录： cd multimodal_algorithm/LLaMA-VID/ 执行安装脚本： bash llama_vid_install
3.911-xxx.zip文件，获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-CV-6.3.911-*.zip #解压后，进到指定目录 cd Paraformer/paraformer_infer/torch_npu #安装三方库 pip install funasr==1
limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 low_score 否 String 置信度下界，默认为0。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 order 否 String 指定查询的排序顺序。可选值如下：
ame/obs_file.txt', 'obs://bucket_name/obs_file_2.txt') 移动和复制操作不可以跨桶，必须在同一个桶内操作。 从OBS移动到本地，例如将“obs://bucket_name/obs_file.txt”移动到“/tmp/obs_file
npu_scaled_masked_softmax 需要注意的，atten_mask和atten_scores张量最后一维的取值范围为32-8192，且必须为32的整数倍。 torch原生代码示例如下： import torch x = torch.randn([64, 8, 128, 256])
Ascend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默认驱动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。 5 （可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。
a_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
本文针对单卡的情形给出基于ptdbg-ascend精度对比工具的精度排查过程。 loss曲线对比 训练结束后，在output_dir参数指定目录下会输出trainer_state.json文件，该文件保存了训练过程loss以及learning_rate的Log信息。 将GPU设备训练输出的trainer_state
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 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值）
在ModelArts训练中实现增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动
签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 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
OBS文件夹，用于存放训练输出模型，可以自定义名称，此处举例为mnist-output 创建的OBS桶所在区域和后续使用ModelArts必须在同一个区域Region，否则会导致训练时找不到OBS桶。具体操作可参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 创建OBS桶时，
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