检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
启动命令： cd /home/ma-user/work/code/Swin-Transformer && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements.txt && /bin/sh run.sh
策略及授权项说明 如果您需要对您所拥有的ModelArts进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），如果华为云帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts
sys.path.append执行完毕之后再导入其他模块 from module_dir import module_file 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错，请添加如下代码安装依赖包： import os os.system('pip
cv2库读取文件，请您尝试如下方法： cv2.imdecode(np.fromstring(mox.file.read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具，如果您不需要使用这些工具，可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件，文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler
description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
{ 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 [ { "method": "post", "url": "/", "request": { "Content-type": "multipart
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "parent_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "name": "cn-north-4", "description
{ 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
修改训练作业优先级 使用专属资源池训练作业时，支持在创建训练作业时设置任务优先级，也支持作业在长时间处于“等待中”的状态时调整优先级。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，需要对训练作业做优先级划分。比如有一些任务是低优先级，
", torchscript=True) # Creating the trace traced_model = torch.jit.trace(model, [tokens_tensor, segments_tensors]) torch.jit.save(traced_model
{ 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }
{ 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
