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和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 已经获取用户Token、预测文件的本地路径、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。 用户Token的获取请参见获取Token认
prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本描
动态挂载OBS并行文件系统成功，但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点 问题现象 在Notebook中动态挂载OBS并行文件系统，本地挂载目录为/data/demo-yf/，实际在JupyterLab左侧导航看不到此目录。 图1 本地挂载目录 图2 Notebook的JupyterLab
您可以单击目标应用名称操作列的按钮完成应用的查询明文、重置或删除。创建完成后自动生成“AppKey/AppSecret”以供您后续调取接口进行APP鉴权使用。 图3 查询明文、重置或删除 解绑服务 您可以单击目标应用名称前方的，在下拉列表中展示绑定的服务列表，即该应用对应的在线服务列表。单击
检查用于预测分析的数据是否满足要求。 由于预测分析任务未使用数据管理的功能发布数据集，因此当数据不满足训练作业要求时，会出现训练作业运行失败的错误。 建议检查用于训练的数据，是否满足预测分析作业的要求。要求如下所示，如果数据满足要求，执行下一步检查。如果不满足要求，请根据要求仅需数据调整后再重新训练。 文件规
个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时，需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题： 开发Workflow命令参考
目标集群的6号卡step16与标杆集群的6号卡 step16进行了api（cpu侧的torch aten算子任务下发）的性能对比。基于该对比数据，可以判断两张卡上的aten算子是否存在下发性能差异。 图8 目标集群profiling数据与标杆集群profiling数据的api下发对比
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。
反向提示词，图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数，控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac 高噪声比例，即基础模型跑的步数占总步数的比例 否
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fin
适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，A
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。
一个自由灵活的AI应用创建方式，您可以基于AI Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import
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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