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git测试网络连通情况。 图6 Clone仓库失败 如果克隆时遇到Notebook当前目录下已有该仓库，系统给出提示仓库名称重复，此时可以单击“覆盖”继续克隆仓库，也可以单击取消。 父主题： 上传文件至JupyterLab
间的关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分
状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明： 您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用
设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后，单击“设置”，在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签，且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 编辑完成后，单击“确认”保存修改。
--tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径。 --min-input：输入tokens最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。
更短的prefill时间：由于跨请求的重复token序列对应的KV Cache可以复用，那么就可以减少一部分前缀token的KV Cache计算时间，从而减少prefill的时间。 更高效的显存使用：当正在处理的请求相互之间存在公共前缀时，公共前缀部分的KV Cache可以共用，不必重复占用多份显存。 约束限制 该
处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。 chown -R 1000：1000 /nas 或者 chmod 777 -R /nas 如果是自定义镜像中拉取的.sh脚本没有执行权限，可以在自定义脚本启动前执行"chmod
添加新用户”完成用户添加。 单击“查看使用用户”会跳转到“申请管理 > 资产申请审核”页面，可以查看当前支持使用该模型的用户列表。 管理用户可用资产的权限。 模型发布成功后，模型所有者可以管理资产的用户申请 。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
小的容器规格或自定义规格，进行服务部署； 如果当前资源池的资源确实不够，也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容，请联系系统管理员。专属资源池扩容，可参考扩缩容资源池。 如果磁盘空间不够，可以尝试重试，使实例调度到其他节点。如果单实例仍磁盘空间不足，请联系系统管理员，更换合适的规格。
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。
在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期，可以在AI Gallery确认可以续订后，重新订阅。 父主题： 模型管理
容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称，例如sdxl-diffusers。 --device=/dev/davinci1：挂载主机的/dev/davinci1到容器的/dev/davinci1。可以使用npu-smi info查看空闲卡号，修改davinci后数字可以更改挂载卡。 -v
文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。
具，面对复杂问题时，才能进行进一步诊断与定位，进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上，确保一些已知的性能问题和优化方法得到较好的应用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化，一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较好的参考
pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录，并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断性能是否满足要求，如果不满足可以进行性能调优。 import time start_time = time
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题：
型（如llama1.1b）或者基础模型对应的eagle模型（如EAGLE-llama2-chat-13B）。 Eagle小模型可以通过开源模型获取，也可以参考Eagle投机小模型训练训练获取。 offline num_speculative_tokens int 小模型投机步数，
读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取文件报错，您可以使用Moxing将
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