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务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。
vent 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 Job>Stop”，或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5：清除相应资源
在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池，当使用人数比较多的时候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。 父主题：
加载认证凭据信息。 配置文件中配置密文的格式“iam_ak={Crypto}cipher”，其中cipher会在配置项读取认证凭据信息时被解析传递进decrypt_func方法中，进行解密。 其他类似自定义加密的方法，会在保存Token到本地时进行加密。 配置CLI工具的环境变量，指定到上一步新建的配置文件。
advisor调优总体步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤： 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型，准
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then echo "错误: expect未安装，请先执行yum install expect" exit 1 fi # 解析命令行参数 ARGS=$(getopt -o n:p:l:i:k: -l model_name:,mount_path:,maxSeqLen:
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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