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图片，然后单击“难例批处理 > 确认为难例”。完成标注后，图片预览时，其右上角将显示为“难例”。 图2 确认为难例 父主题： 通过智能标注方式标注数据
huffle等操作）都可能在训练阶段Loss层面引入误差；再者，模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况；最后，则是不符合预期的计算或者通信导致的模型收敛问题。 在迁移流程中，一般已经有模型训练的标杆，因此主要关注昇腾软件栈引入的精度偏差即可。由于昇腾芯片和GPU芯片的架构差
因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 SSE在线服务调用 SSE协议本身不提供额外的认证方式，和HTTP请求方式一致。 可以使用ModelArts提供的以下认证方式： token认证 AK/SK APP认证 SSE服务调用如下（以图形界面的软件Postman进行预测，token认证为例）：
数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题，需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 父主题： Standard数据管理
新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”（包含已保存的算法和订阅的算法）、“常用框架”、“自定义”（即自定义镜像）方式创建训练作业。 新版训练支持使用“自定义算法
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
来源发现是torch.randint()函数在device侧随机初始化（下图第214行），由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析后续
口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时，创建AI应用页面中“容器调用接口”设置为“http”，再部署边缘服务。
原因为Github已取消密码授权方式，此时在git clone私有仓库和git push文件时需要在授权方式框中输入token。 解决方案 使用token替换原先的密码授权方式，在git clone私有仓库和git push文件时，需要在授权方式框中输入token（见下图）；具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal
示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from modelarts
的部分算子替换成了NPU亲和的算子，修改的是modeling_chatglm.py文件，下图通过对比列举了对应的修改方式，图示中左边为原始方式，右边为修改后的方式。 使用torch.bmm替换torch.baddbmm。 图1 torch.bmm替换 因为toch.baddbmm函数中beta=0
在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测： 方式1：在ModelArts的Console的预测页签进行预测； 方式2：在ModelArts的Console的调用指南页签获取到调用地址，然后通过cURL或者Postman等工具进行预测。 无论是方式1还是方式2，当推理请求发送出去后都有可能收到不符合预期的推理结果。
示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id删除。 from modelarts.session import Session from modelarts
训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的
cend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。 Cluster支持两种配置驱动的方式： 方式一：购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 方式二：通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级 方式一：购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 在购买资源池页面，部分GPU和Asce
支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型 OBS目录导入
对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。 约束限制
对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。 约束限制
如何上传本地文件至Notebook？ Notebook中JupyterLab的文件上传方式请参见上传本地文件至JupyterLab。 父主题： 文件上传下载
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