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上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
profile is "DEFAULT". -H, -h, --help Show this message and exit. 表1 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定，在复制文件夹时不会将源
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换（onnx到mindir）和性能分析的辅助工具，当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化 benchmark
集群信息，可帮助您及时了解集群现状，更好的规划使用资源。 自助管理集群GPU/NPU驱动：每个用户对集群的驱动要求不同，在新版专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。 父主题： Standard功能介绍
atch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO
obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN）
e_diffusion/pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”，其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径，可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/
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精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。 ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的AI开发平台，提供交互式云上开发环境，包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具
准备MaaS资源 在使用MaaS服务时，需要先完成OBS桶、资源池等准备工作。 准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时，需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶，用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。 创
训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练，该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。 cifar10数据集 在Notebo
Id和Secret Access Key）。 “project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID “region_n
如果专属资源池的规格与您的业务不符，可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。 每个用户对集群的驱动要求不同，在专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。ModelArts提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，
Standard开发环境 软件开发的历史，就是一部降低开发者成本，提升开发体验的历史。在AI开发阶段，ModelArts也致力于提升AI开发体验，降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境，以云原生的资源使用和开发工具链的集成，目标为不同类型AI开发、探索、教学用户，提供更好云化AI开发体验。
docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录，在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时：
pull、apt-get update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库，若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。 建议构建节点安装的Linux系统版本为Ubuntu 18.04。 本指导
集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。 配置流程 图1 Lite Cluster资源配置流程图 表1 Cluster资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Cluster网络 购买资源池后，需要弹性公网IP并进行网络
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 制作自定义镜像 准备以下文件用于制作镜像。 下载并解压表1中的AscendCloud插件包，进入aigc_inference/torch_npu/webui/v1_9_0_RC/ 和aigc_in
yaml创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况，执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{nam
请求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health 响应示例 {"health": "true"} 状态码 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 200 OK 请求成功 日志文件输出 为保证日志内容可以正常显示，日志信息需要打印到标准输出。 镜像启动入口
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