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--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
json中的swr_location字段后重试。 异常 自定义镜像健康检查接口必须是xxx。 The health check url of custom image model must be %s. 请修改自定义镜像健康检查接口后重试。 正常 当前镜像构建任务状态为xxx。 The status
model_instance2, model_instance3 ...]，列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理，可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表，返回满足检索条件的模型list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
"[ma-pre-start] End" 创建训练任务 约束：MindSpore版本要求1.6.0及以上。 修改样例代码，增加如下内容： # 载入依赖接口 from mindx_elastic.terminating_message import ExceptionCheckpoint ..
service_instance2, service_instance3 ...]，列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。 支持按照检索参数查询服务列表，返回满足检索条件的服务list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，默认会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
据标注”页签中添加数据并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 detection_classes
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
据标注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label
”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。 { "data": {
File，填入如下代码。 如果文件已创建，单击“RUN > Open Configurations”，填入如下代码。 # 根据README说明文档，配置的Parameter入参如下，其中device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行
由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 示例： |---project_root #代码根目录 |---BootfileDirectory
安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景，您可查看相关文档方便您快速配置： GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu
ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。 命令方式采集自定义指标数据 用于创建自定义指标采集POD的YAML文件示例如下。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata:
信息和镜像解耦，可以在服务部署时配置，不能直接硬编码在Dockerfile中。定期针对镜像进行安全扫描，及时安装补丁修复漏洞。增加健康检查接口，确保健康检查可以正常返回业务状态，便于告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。
元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口：端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建”，跳转到AI应用列表页，查看AI应用状态，当状态变为“正常”，AI应用创建成功。
异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu
“选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”
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