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8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文，其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。 父主题： Manifest管理
全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计
在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 多个文件同时上传时，JupyterLab窗口最下面会显示上传文件总数和已上传文件数。 上传文件入口 方式一：使用Jupy
备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文本框中，直接输入新的标签名。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。
是很常规的现象，并非错误。 为了更好地了解这种计算差异，并且能够正确区分正常计算差异和引起模型精度问题的异常差异，本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤，方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁
开操作，SSH默认配置中不存在超时主动断连的动作，但是防火墙会关闭超时空闲连接（参考：http://bluebiu.com/blog/linux-ssh-session-alive.html），后台的实例运行是一直稳定的，重连即可再次连上。 解决方法 如果想保持长时间连接不断开，
tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset，安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。 #下载metadata wget https://huggingface
WebSocket客户端和服务端双向传输数据 WebSocket连接的建立 打开Postman（需选择8.5 以上版本，以10.12.0为例）工具，单击左上角，选择“File>New”，弹出新建对话框，选择“WebSocket Request”（当前为beta版本）功能： 图3 选择WebSocket
y”。 图2 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR）才能在ModelArts上用于训练。 父主题：
参见表4。 选择标注方式。 在标注页面，上方工具栏提供了常用的表3及表4，系统默认的标注方式为多边形标注。选择多边形标注或极点标注。 标注第一张图片时，一旦选择其中一种，其他所有图片都需要使用此方式进行标注。 图6 工具栏 图7 工具栏 表3 标注方式 图标 使用说明 多边形。在
根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表5 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
path导致服务启动调用冲突的，需在实例启动后，再指定PYTHONPATH、sys.path； 用户使用了已开启sudo权限的专属池，使用自定义镜像时，sudo工具未安装或安装错误； 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题； 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制、镜像构建问题（文件权
该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 优点：支持深度自定义环境安装，可以方便的替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 缺点：资源申请周期长，购买成本高，管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer
NPU Finetune训练指导（6.3.904） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 AIGC工具tailor使用指导
com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.5.1/git-lfs-linux-arm64-v3.5.1.tar.gz tar zxf git-lfs-linux-arm64-v3.5.1.tar.gz cd git-lfs-3.5.1/ bash install
在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长：不限制作业的运行时长，AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明：
在获取软件和镜像中，下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件，请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 （建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长（hh:mm:ss） 算法：PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据：ImageNet分类数据子集
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