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【功能模块】目标检测模型推理执行失败【操作步骤&问题现象】1、 yolov3.weights->pb OK参考：https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/914371962、ATC转换工具：pb->om OK atc
部署进程被第三方杀毒软件拦截 问题现象 部署主机相关的应用时，应用部署失败，错误信息中包含如下内容： 错误信息：“"msg": "Unexpected failure during module execution."”。 原因分析 部署应用时，在用户目标主机上的部署程序，被第三方杀毒软件拦截。
开发准备 开发环境安装和部署，前面环境已完成 模型训练，ModelArts训练模型 模型转换，代码模型已完成转换 应用开发 打开VS Code，连接到ModelBox sdk所在目录或者远程开发板，开始进行口罩检测应用开发。 （1）创建工程 使用create.py创建mask_det_yolo3工程
因为手里同时有调试好的小熊派开发板，所以我尝试在真实环境而非实验沙箱中部署智慧路灯应用的示例代码。界面，设备注册，实时亮度显示功能均正常，如下图所示而路灯亮灭显示，终端联控，定时开关，智能开关功能不正常，F12调试显示，终端联控错误如下：智能调光和定时错误如下，同时显示【设置参数
【功能模块】mindstudio模型转换【操作步骤&问题现象】试验一些github算法迁移到华为云平台，目前已经能够在modelarts上训练评估，然后接下来想尝试转换成om模型，并在atlas200dk上面推理。算法代码在附件中模型是pytorch框架的，所以先转换成了onnx
/www.mindspore.cn/tutorial/lite/zh-CN/master/use/converter_tool.html）配置环境之后执行./converter_lite --fmk=MINDIR --modelFile=model.mindir --outputFile=model
质量的提高直接增强了训练数据的有效性，确保训练模型时能获得更高质量的学习数据，从而推动模型性能的提升。 数据评估：数据的质量直接决定了大模型的表现，因此，数据质量评估在整个数据工程中占有重要地位。ModelArts Studio大模型开发平台提供了强大的数据质量评估工具，能够对处
close()2.然后新建另一个xxx.py文件，运行flask框架，调用编好的html，实现web端输出数据库表内容。flask文件from flask import Flask,render_template,request app = Flask(__name__) @app.route("/select"
数字化场景配置流程指引 企业可基于项目绘制业务流程图，将流程中的业务活动与数据模型联接，并关联相关数据服务，形成业务流程关联的数据资产归档，即数字化场景。 本章节介绍了数字化场景的配置流程图，如图1所示。数字化场景使用时的相关操作请参考后续章节。 图1 数字化场景配置流程图 父主题：
支持servlet/JSP的WEB容器，一般与Tomcat或Jetty绑定使用。《JBOSS(wildfly 16.0.0.Final) 部署指南（CentOS 7.6）》请见以下链接：https://support.huaweicloud.com/dpmg-kunpengweb
实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 最小长度：1 最大长度：50 entity_name 是 String 实体名称。 最小长度：1 最大长度：200 entity_type
建解决方案，将AI模型以镜像方式部署在FunctionGraph，对外提供通用API，无需管理运维异构资源（GPU等），模型实例随业务量全自动扩缩容，无请求时实例缩容到0，低成本高可用运行。上层应用采用FaaS+ BaaS的Serverless应用架构，集成模型推理接口，只需专注
(GLM) 架构，具有62亿参数。 可推理 推荐内容 推荐内容 点击体验 模型 模型 用于部署运行，提供AI服务 用于部署运行，提供AI服务 点击体验 AI体验 AI体验 一键体验模型部署为AI应用 一键体验模型部署为AI应用 点击体验 数据集 数据集 丰富多样的数据集 丰富多样的数据集
已在应用设计态创建一个M-V模型实体，并在“功能配置”的“多维版本”中配置了多维版本属性，详情请参见创建数据实体。 示例：M-V模型实体的英文名称为“TestMV”，多维版本属性的英文名称为“view2”。 为已有数据实例创建多维版本 在应用运行态获取M-V模型实体“TestMV”的版
如果用户需要进一步筛选出不需要显示的特征列，可以通过操作列的取消显示。 用户可以单击“已选特征”框中的，快速搜索不需要显示的特征列，并根据搜索结果，通过取消显示： 通过配置“列关键词”搜索仅显示包含该关键词的特征列。 通过选择“数据类型”仅显示该数据类型的特征列。 单击“应用”，完成特征筛选。 查看筛选历史
丰富的系统模板，支持即时预览 Kubernetes的Nginx-Ingress灰度发布 增加环境管理，满足多环境差异化管控 多地域环境灾备部署，多账号协同部署
服务器主流版本还是 8.x，而 openEuler 仓库中的版本为 9.x。本指南会对这两个版本进行部署演示。 ## 安装 Apache Tomcat ### 通过二进制压缩包安装（8.x） 1. 打开 [Apache Tomcat 官方网站](https://tomcat.apache
天冕联邦学习平台是天冕利用前沿信息技术打造的高效安全数据合作解决方案，在充分保护各方用户数据安全、非共享数据情况下打破数据孤岛，实现跨数据、跨行业的合作。 天冕联邦学习平台,联邦建模，联合建模,隐私计算,多方安全计算
在上一节中，我们已经将Bert模型迁移到MindSpore上。在这节中，我将会介绍如何使用MindSpore的Bert模型来做下游任务：lcqmc的文本匹配任务。主机环境：系统：ubuntu18GPU：3090MindSpore版本：1.3数据集：lcqmclcqmc文本匹配任务
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