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图引擎服务介绍 图引擎服务介绍 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。
为了高效地计算梯度，PyTorch 提供了强大的自动求导机制，这一机制依赖于“计算图”（Computational Graph）的概念。 1. 什么是计算图？ 计算图是一种有向无环图（DAG），其中每个节点表示操作或变量，边表示数据的流动。
还可以使用 Perspectives 菜单将插件的特定排列保存为透视图。
Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 软件依赖 推理中涉及到Python第三方软件依赖如下表： 软件名称 版本 说明 opencv-python 4.6.0.66 scikit-image 0.19.3 仅在eval.py中依赖，用于测量GPU
基础的平台的架构：· 算力层 管理大规模文档计算所需的机器学习框架和CPU、GPU、存储、网络等资源。· 模型层 训练和管理仝睿自主研发的各种文档处理模型，主要利用的机器学习技术包括深度神经网络、多层LSTM、HMM、感知机、CRF等。
它旨在提供高效的CPU和GPU计算，并支持各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测和语义分割等。 MXNet：由亚马逊开发的深度学习框架。它支持多种编程语言和深度学习模型，并提供了高效的CPU和GPU计算。
否则会导致欠费，尤其对于使用GPU训练的模型项目。 （可选）在模型训练的过程中或者完成后，可以通过创建可视化作业查看一些参数的统计信息。详细操作指导请参见创建可视化作业。其中，“训练输出位置”请选择训练作业中“训练输出位置”参数中的路径。根据界面提示完成可视化作业创建。
为了便于对标相关的FGL方法，FS - G提供了一个集成了适用于大多数现有图数据集的丰富分裂机制的Graph Data Zoo和一个集成了许多最先进的FGL算法的GN - NModel Zoo。因此，用户可以毫不费力地再现相关作品的结果。
应对方法： 使用分布式训练、硬件加速（如GPU和TPU）、模型剪枝等方法提高训练效率。3. 可解释性：挑战： 端到端学习的模型通常比较复杂，难以解释为什么模型会做出特定的预测。应对方法： 研究可解释人工智能技术，设计可解释的模型结构，使得模型的决策过程更容易理解。4.
AI开发平台ModelArts新功能弹性裸金属：提供不同型号的xPU裸金属服务器，通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。
计算资源问题：AI大模型需要更多的计算资源，如多台GPU和分布式计算等，高昂的成本阻碍了普及和应用。可解释性问题：AI大模型对于预测结果的解释通常比较困难，难以解释其判断的依据和原因， 使得大模型的使用和应用存在风险和误判的情况。
## 1 报错描述 ### 1.1 系统环境 ``` Environment(Ascend/GPU/CPU): CPU Software Environment: – MindSpore version (source or binary): 1.8.0 – Python version
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