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输入GitHub中Personal Access Token信息。 查看Personal Access Token步骤如下： 登录Github，打开设置页面。 单击“Developer settings”。 单击“Personal access tokens > Generate
Lite使用中遇到问题时，例如模型转换失败、训练后量化转换失败、模型推理失败、模型推理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等，您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。
match”，且打印出标签数据，如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
th" req_uri="/", mapping_type=mapping_type, mapping_rule=mapping_rule, envs=envs)
和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERNAL：创建者、主账号、指定IAM子账
decord mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DFFMPEG_DIR:PATH="/usr/local/ffmpeg/" make cd ../python ### option 1: add
list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir mox.file.mk_dir tf.gfile.MkDir os.path
”区域，输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签，同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”，完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频
侧标签信息区域中对图片信息进行修改。 添加标签：在“标签名”右侧文本框中，选择已有标签或输入新的标签名，然后单击，为选中图片增加标签。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 图5 编辑标签 删除标签：
否 用于PyTorch引擎加速。 /modelarts 是 / /etc/secret-volume 是 / /etc/sudoers 是 / /etc/localtime 是 / var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount 是 / 训练任务
描述 name String 标签名。 op String 多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property Map<String,Array<String>> 标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列
scikit-learn 0.22.1 tornado 6.2 tensorboard 2.1.1 automake build-essential ca-certificates cmake cpp curl ffmpeg g++ gcc gfortran git git-lfs grep
权类型为“INTERNAL”时才会生效。 auth_type 否 String 授权类型。可选值有PUBLIC、PRIVATE、INTERNAL。默认值为PUBLIC。 PUBLIC：租户内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERNAL：创建者、主账号、
用户的网络和SFS Turbo资源打通。 边缘资源池 IEF ief:node:list ief:group:get ief:application:list ief:application:get ief:node:listNodeCert ief:node:get ief:IEFInstance:get
DK_SK。 ak := os.Getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK") sk := os.Getenv("HUAWEICLOUD_SDK_SK") auth := basic.NewCredentialsBuilder(). WithAk(ak).
JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用wf.data.Dataset(dataset_name="fake_dataset_name", version_name="fake_version_name")表示 outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url"
在标注作业详情页，单击右侧区域的“标签管理”，显示全部标签列表。 修改标签：单击操作列的“修改”，然后在弹出的对话框中输入修改后的标签名，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列“删除”，之前添加了此标签的图片，都将删除此标签。 图3 标签管理 图4
若要在生产环境中进行精度测试，还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code，app_code获取方式见访问在线服务（APP认证）。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}
Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import gradio as gr import os POD_IP
weight. config.json中多出quantization_config字段，请检查是否为非量化权重。 检查权重和模型模板是否匹配。 Key fields describing the model structure are missing from config.json, or
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