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Gallery百模千态社区，为用户提供优质的昇腾云AI模型开发体验和丰富的社区资源。 适用于AI开发探索。 产品架构 ModelArts产品架构请参考图1。 图1 ModelArts产品架构 算力层提供全系列昇腾硬件，万卡级大规模集群管理能力，提供资源负载调度管理能力，兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。
6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
n.sh XGBoost python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的XGBoost版本为0.80。 默认使用的Runtime为python2.7。 python2.7、python3.6只能用于运行适用于CPU的模型。
特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
认为tokenizer。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
Ascend-Power-Engine 1.0(python3) Multi-Engine 1.0 (python2)-cpu Multi-Engine 1.0 (python2)-gpu Multi-Engine 1.0 (python3)-cpu Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu Multi-Engine
不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。 图5 新建文件 新建文件并打开Console Console的本质为Python终端，输入一条语句就会给出相应的输出，类似于Python原生的IDE。
业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${po
arallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要
提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可
的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面：
选中Notebook文件（ipynb文件），创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面，填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写 Job name：定时任务名称。 Environment：要运行该Notebook的python环境。 Output formats：执行结果的输出文件类型。
数据类型：图片。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS
[ "tf1.13-python3.6-cpu", "tf1.13-python3.6-gpu", "tf1.13-python3.7-cpu", "tf1.13-python3.7-gpu", "python3.6", "tf1.13-python3.7-aiflow-gpu"
业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${po
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${po
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用
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