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参数，跳过生成scale的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
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建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 如果训练数据和代码经常变动，则不建议把数据、代码放到容器镜像里，避免频繁地构建容器镜像。
为“运行中”，表示服务部署成功。 WebSocket在线服务调用 WebSocket协议本身不提供额外的认证方式。不管自定义镜像里面是ws还是wss，经过ModelArts平台出去的WebSocket协议都是wss的。同时wss只支持客户端对服务端的单向认证，不支持服务端对客户端的双向认证。
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policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。请先确保应用输出符合预期后，再进入到MindSpore Lite模型转换的过程，否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。 AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出
torch.randint()函数在device侧随机初始化（下图第214行），由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析后续计算是否存在偏差。比对之后发现：Tensor
从github下载Hunyuan-DiT模型，需要先安装lfs才能下载全部模型权重，Hunyuan-DiT-Diffusers权重文件夹大概27G。 cd ${container_work_dir} git config --global http.sslVerify false # 先安装lfs wget
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
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将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环境跑训练作业，在开发环境使用MindInsight，要求先启动MindInsight，后启动训练进程。 仅支持单机单卡训练。 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。
在使用ModelArts进行AI开发时，您可以选择使用如下两种资源池： 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，然后在AI开发过程中选择此专属资源池。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。
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