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参数说明如下： --width ：生成图片的宽 --height： 生成图片的长 --num_inference_steps：推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数，则首次编译时间较长，请耐心等待。 推理完成后，生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下，如下图所示。
首先进入已创建的CCE集群控制版面中。根据图2的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图3步骤页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图3 kubectl访问集群配置 在节点机器中，输
首先进入已创建的CCE集群控制版面中。根据图2的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图3步骤页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图3 kubectl访问集群配置 在节点机器中，输
个性化配置规则的优先级与顺序相对应，从高到低设置。您可以通过拖动个性化配置规则的顺序更换优先级。 当匹配了某一规则后就不再继续下一规则的判断，最多允许配置10个条件。 表3 个性化配置参数 参数 是否必选 说明 配置条件 必选 SPEL（Spring Expression Language）规则的表达式，当
running job contain train_url: /bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。
ples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 final_annotation
时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储，从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问
zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个，比如1，2，4，8，那么模型推理输入的图片数可以是1，2，4，8。
Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，通过采集和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在。整体流程如下图所示，更多介绍请参考昇腾精度调试指南。 图1 精度调优流程 溢出检测和Dump比对是通过在PyTorch模型中注入
将被赋值为"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
保存未推理出结果的问题，例如超时、系统错误 │ ├── system_error.xlsx # 保存推理结果，但是可能答非所问，无法判断是否正确，需要人工判断进行纠偏。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
got an unexpected keyword argument 'resume_from_checkpoint' Huggingface缓存目录空间不足，出现OSError: [Errno 122] Disk quota exceeded 调用transformers出现ImportError:
将被赋值为"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
PU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说
数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签：图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式：选择“按指标维度添加”。 指标名称：在右侧下拉框中选择“全量指标”，然后选择想要查询的指标，参考表1、表2 指标维度：填写过滤该指标的标签，请参考表4的Label名字栏。样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。
Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个名为“Test”的仓库，其中只存放Test模型实例的全部文件。 功能说明 支持本地文件托管至AI Gallery仓库且支持多个文件同时上传。
Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个名为“Test”的仓库，其中只存放Test模型实例的全部文件。 功能说明 支持本地文件托管至AI Gallery仓库且支持多个文件同时上传。
保存未推理出结果的问题，例如超时、系统错误 │ ├── system_error.xlsx # 保存推理结果，但是可能答非所问，无法判断是否正确，需要人工判断进行纠偏。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
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