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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自
所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中，在启动容器时将物理机的home目
发布成功后，会生成资产链接，用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。
查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置，发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议（Internet Control Message Protocol）的网络诊断工具，利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向
且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_tr
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文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。
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开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
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。 父主题： 精度对齐
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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