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Loss对齐结果 在排查完精度偏差来源之后发现，Loss最大绝对偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
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： 使用自动学习实现物体检测
模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。
-q, --quiet Exit without waiting after submit successfully. -C, --config-file PATH Configure file path for authorization
API为标准Restful API。 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务：使用VPC直连的高速访问通道，用户的业务请求不需要经过推理平台，而是直接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 在线服务的API默认为HTTPS访问，同时还支持以下的传输协议： 使用WebSo
VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed” 问题现象 VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题，无法自动下载VS Code Server，请手动安装。 解决方法 打开VS Code，选择
在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？ 在控制台页面操作删除专属资源池后，后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中，用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池，建议等待5min后再创建，且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题： 导入数据到ModelArts数据集
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例，为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，
SD WebUI推理方案概览 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer和ModelArts Standard环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
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