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指定对应Dump数据目录后进行比对分析。 msprobe -f pytorch compare -i ./compare.json -o ./output -s 生成CSV分析表格之后进行分析，该问题第一个偏差来源如下： Tensor.__getitem__.0 在forward阶段的第一个输入存在偏差，追溯输入来源发现是torch
以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对于模型的图和算子运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。
-learning”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
- stable-diffusion套件 使用diffusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
请求示例 如下以创建名为“TestModelArtsJob”，描述为“This is a ModelArts job”为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs { "job_name": "TestModelArtsJob"
用。 开发者可以通过浏览器入口以Notebook方式访问，也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入到云上环境中完成迁移开发与调测，最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式： ModelArts Standard：在Notebook中，使用预置镜像进行。 ModelArts
查看数据集资产发布信息 在数据集列表中，单击某个数据集名称进入数据集详情页。选中右上角“发布 > 资产发布列表”，可以查看资产发布记录。 发布成功后，会生成资产链接，用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。
传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
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如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“
在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 OBS上传文件的规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。 如需要提前上传待标注的文件，请创建一个空文件夹，然后将文本文件保存在该文件夹下，文本文件的目录结构如：“/bucketName/data/text
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