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rts是否在同一区域。 创建OBS桶时，桶的存储类别请勿选择“归档存储”，归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 OBS桶路径和文件夹命名要求如下： {OBS桶}：OBS对象桶，用户可以自定义名称，例如：test-modelarts-xx {OBS文件夹}：OBS文件夹，自定义名称，此处举例为pytorch
单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 步骤5：清理资源 体验结束后，建议暂停或删除服务，避免占用资源，造成资源浪费。 停止在线服务：
以参考案例服务预测失败解决。 预测结果的准确性取决于模型本身。本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 后续操作：清理资源 体验结束后，建议停止服务，避免占用资源，造成不必要的计费。 停止在线服务：在ModelArts
cn-north-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求消息头 附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 需要添加到请求中的公共消息头如表3所示。 表3 公共请求消息头
自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 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。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c
图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。 可根据使用场景判断清晰度是否满足需要。比如使用场景的数据采集来自高清摄像头，那么清晰度对应的需要高一些。可通过对数据集做锐化或模糊操作，添加噪声对清晰度做调整。 图像色彩的丰富程度 Colorfulness 横坐
为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像
为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取软件和镜像
iles and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例：
"method" : "post", "param_name" : "face_location", "param_type" : "box", "param_desc" : "face_location param value description" }
iles and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例：
iles and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例：
若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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