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
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： Standard自动学习
DP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助您查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”， 若失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题
mg_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本描述也可以通过<ref>t
出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 如果当前Notebook还可以运行代码，但是无法保存，保存时会提示“save error”错误。 大多数原因是华为云WAF安全拦截导致的。当前页面，即用户的输入或者代码运行的输出有一些字符被华为云拦截，认为有安全风险。
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/no
在单击“Apply and Run”按钮后，训练的日志可以在PyCharm窗口中实时展示。也可以单击Event Log中的控制台链接，转调到网页端中查看训练日志。 图29 在PyCharm中查看训练日志 终止训练作业。 如果想要在中途终止训练，可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该场景中，AO
OBS对象桶，用户可以自定义名称，例如：test-modelarts-xx -{OBS文件夹} # OBS文件夹，自定义名称，此处举例为pytorch - mnist-data # OBS文件夹，用于存放训练数据集，可以自定义名称，此处举例为mnist-data
常见问题 模型转换失败怎么办？ 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上
练，该值始终为 0。 RANK_ID：可以理解为训练作业级的device逻辑（顺序）编号。 RANK_SIZE：根据RTF中device的数目设置该值，例如“4 * snt9b”，则该值即为4。 当需要启动文件仍然在逻辑上仅运行1次时，则可以在启动文件中判断“ASCEND_DEV
g_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框对应的文本描述也可以通过<ref>t
g_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框对应的文本描述也可以通过<ref>t
I工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflo
peline类的__init__方法调用该函数，在pipeline初始化的时候直接初始化模型。您可以参照如下样例，通过修改use_ascend修改该模型是否使用mindir运行，也可以编写代码通过环境变量指定。 # pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13
查询服务列表 功能介绍 查询模型服务列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services 表1 路径参数
eline进行单独适配。 本文以Stable Diffusion v1.5的图生图为例，通过可以直接执行的样例代码介绍Diffusers的昇腾迁移过程。对于其他pipeline的迁移，可以在充分理解其代码的基础上，参考本文的思路进行举一反三。Stable Diffusion We
0 通过git下载sd PyTorch模型。 该模型用于获取模型shape，也可以转换生成onnx模型。后文中的modelarts-ascend仓库已经给出了模型shape，可以直接使用，onnx模型也可以单独下载。 # git clone sd模型。 git lfs install
资源导致。有以下方法可以尝试： 如果使用的是免费规格，可以换成收费规格，免费规格资源较少，排队概率高。 规格选择卡数尽量少，如可以选择1卡，相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region（如北京四切换为上海一）。 如果有长期的资源使用诉求，可以购买独占使用的专属资源池。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
