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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题
如果您使用的模型在上述案例文档中已包含，建议您直接使用案例中迁移好的模型，如果您的模型不在已提供的范围内，或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移，可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。 本文的迁移指导及快速入门案例均针对路线1也即MindSpore-Lite迁移路线进行介绍。
（可选）Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权，并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后，您可以直接调用ModelArts的SDK接口。
KMS CMKFullAccess 可选 IEF智能边缘平台 授予子用户智能边缘平台使用权限，ModelArts的边缘服务依赖智能边缘平台，要求配置Tenant Administrator权限。
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 华为云ModelArts服务旧版训练管理在2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 华为云ModelArts服务模型转换在2024年4月30日 00:00(北京时间)正式下线。
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 华为云计划于2024/10/31 00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。
按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization Value of Bounding Boxes 横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。
同时提供OBS接口，支持从云外导入训练数据。 提供高性能文件客户端，满足重型训练作业中对存储高带宽诉求，同时提供OBS访问功能，同一份训练数据通过OBS接口导入到存储之后不需要再进相关转化，即可支持模型训练。 提供对象存储语义，和Posix语义有区别，需要进一步理解。
查询工作空间列表 功能介绍 查询工作空间列表，响应消息体中包含详细信息。 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}/workspaces
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例，可以根据您指定的实例规格，不同AI引擎镜像，存储等相关参数，为您创建一个Notebook，您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。
导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
启动停止边缘节点服务实例 启动停止边缘节点服务实例。 更新服务配置 更新模型服务。 查询服务监控信息 查询服务监控信息。 查询服务更新日志 查询实时服务更新日志。 查询服务事件日志 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 删除服务 删除服务。
华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导，包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战，华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案，如下图所示。
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，准确采集性能劣化时刻的
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline
polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。
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