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数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 难例是指难以识别的样本，目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题： Standard数据管理
环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as
共享池和专属池的区别是什么？ 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： Standard资源池
环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as
为什么资源充足还是在排队？ 如果是公共资源池，一般是由于其他用户占用资源导致，请耐心等待或根据训练作业一直在等待中（排队）？方法降低排队时间。 如果是专属资源池，建议您进行以下排查： 排查专属资源池中是否存在其他作业（包括推理作业、训练作业、开发环境作业等）。 可通过总览页面，快
com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-arm-ascend-cp37:5.0.1-c81-20220726 例如： 华北-北京四 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-arm-ascend-cp37:5
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持
状态时调整优先级。如通过调整作业优先级可以减少作业的排队时长。 什么是训练作业优先级 在用户运行训练作业过程中，有需要对训练任务（也叫训练作业）做优先级划分。比如有一些任务是低优先级，可能是跑一些测试、也可能是跑一些简单的不重要的实验。在这类场景下，当有高优先级任务的时候，需要能比低优先级任务更快进入排队队列。
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本
部署模型服务时，ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是2048，模型Qwen2-72B-32K和Qwen2.5-72B-32K默认是32768，其他模型默认都是4096。 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 部署模型服务
） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。
NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
导入模型提示模型或镜像大小超过限制 问题现象 在导入模型时，提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入，则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。 处理方法 精简模型或镜像后，重新导入。
参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数
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TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间
参数说明如表1所示 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数
Notebook的JupyterLab 原因分析 本地挂载目录是在Notebook容器的“~/data”目录下创建的demo-yf文件夹，而JupyterLab左侧导航默认路径为“~/work”目录，相当于/data和/work是同一层级，所以在JupyterLab中看不到。 打开Te
动态挂载OBS并行文件系统 什么是动态挂载OBS并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行
ch NPU的LoRA训练指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
h NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
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