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
技术实践深度学习框架的来龙去脉——史上最全面最新的深度学习框架对比分析 21天转型微服务实操手册 浅谈服务化和微服务化（上）带着canvas去流浪系列之一：绘制柱状图 Code Review与结对编程 由Spring应用的瑕疵谈谈DDD的概念与应用 7天晋级机器学习-附加题解析 K8S漏洞报告
主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
RT-Thread I/O 设备模型的工作方式和流程。 结语 本文全面了解了 RT-Thread I/O 设备模型，说明了设备模型存在的意义，描述了一下设备模型相关的操作函数，最后使用了一个新建 I/O设备模型的例子，说明了 I/O 设备模型 的工作方式。 在我们使用 RT-Thread
删除分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于删除分身数字人模型训练任务。同时需要删除训练任务相关的训练视频、身份证照片、授权文件、模型资产等。 该接口应当在任务处于以下状态时调用：WAIT_FILE_UPLOAD、AUTO_VERIFY_FAILED、MANUAL_VERIF
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
通过mindspore hub加载模型，执行模型的示例代码报错：[CRITICAL] ME(10840:139643021289280,MainProcess):2022-11-22-23:43:08.889.499 [mindspore/train/serialization.py:112]
需排查APIG（API网关）和模型。 处理方法 优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
Aspuru-Guzik首先介绍了生成模型的迅速发展，并补充了另外两个该领域的创新贡献论文：生成对抗网络（GAN）和差分自编码（VAE）模型，然后针对上篇论文提出的“生成模型生成的分子的标准”、“与帕纳替尼的惊人相似性”以及“化合物1的选择性”相关置疑给出了以下回复： 关于“生成模型生成的分子的标准
前文列表 用 Flask 来写个轻博客 (1) — 创建项目 用 Flask 来写个轻博客 (2) — Hello World！ 用 Flask 来写个轻博客 (3) — (M)VC_连接 MySQL 和 SQLAlchemy 用 Flask 来写个轻博客 (4) —
服务概览 计算服务 本章节主要介绍弹性云服务器、裸金属服务器和镜像服务，让您更好的了解这些计算服务。 存储服务 本章节主要介绍云硬盘、弹性文件服务、对象存储服务等存储服务，让您更好的了解这些存储服务。 网络服务 本章节主要介绍虚拟私有云、云专线、虚拟专用网络，让您更好的了解这些网络服务。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取账号ID
**摘要：基于一个前后端分离的应用，从传统部署、容器化部署，华为云CCE部署以及华为云CCE helm 模板部署进行实操，体验传统部署到华为云CCE部署的变化，详细内容可阅读文章了解** # 目录 > 1、验证进程 > 2、传统化部署 >> 2.1、数据库部署 >> 2.2、前端部署 >> 2.3、后端部署 >> 2
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
电子游戏销售之回归模型与数据可视化 电子游戏销售之回归模型与数据可视化 0、写在前面 1、回归模型 1.1 模型建立准备 1.2 建立模型 1.3 模型分析 2、数据可视化 3、参考资料 0、写在前面 该篇文章的任务包括以下3个方面 检测与处理缺失值 建立回归模型 数据可视化
目录部署架构软件版本部署 Kubernetes & TF基础环境设置创建 Deployment instance执行 Playbooks环境检查配置记录Control PlaneWorker Node 环境卸载TS 部署 SDNGW基本使用 部署架构
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明
教授是伯克利机器人学习实验室的主任和伯克利人工智能 (BAIR) 实验室的联合主任，该实验室深度强化学习、深度模仿学习、深度无监督学习、迁移学习、元学习和的前沿，以及人工智能研究的社会影响等。此前，Abbeel 的 Intro to AI 课程在 edX 上吸引了 10 万多名学生学习，他的深度强化学习和深度无监督学习教材是
本，最终提升企业的项目管理水平和效益。本项目主要包含以下功能模块： 系统管理：提供用户、部门、角色、菜单等基础数据的管理功能，以及系统参数配置、定时任务管理等功能。 基本档案：提供客户、项目、物料等基础信息的管理功能。 合同管理：对项目相关的合同进行管理，包括合同签订、履行、变更等。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
