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训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS
"sample_type" : 0, "labels" : [ ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/detect/data/dataset-car-and-person/IMG_kitti_0000_000016
SD WebUI推理方案概览 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer和ModelArts Standard环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
日志提示"write line error" 问题现象 在程序运行过程中，刷出大量错误日志“[ModelArts Service Log]modelarts-pipe: write line error”。并且问题是必现问题，每次运行到同一地方的时候，出现错误。 原因分析 出现该问题的可能原因如下：
script装饰器，torch_npu能采到数据，而GPU上则不行的原因为：@torch.jit.script装饰器会将装饰函数作为ScriptFunction对象返回，不会产生dump数据。而目前该装饰器在torch_npu下不生效，NPU会按照普通函数执行，因此能够采集到数据。从精度对比角度考虑，先删除@torch
样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。 key_sample_output String 主动学习中难例的输出路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
弹性裸金属：弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。请参见弹性裸金属Lite Server。 公共资源池：公共资源池提供公共的
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器，它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后，使用VS
在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不
"manifest_path" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A/annotation/V002/V002.manifest", "data_path" : "/test-obs/classify/outpu
"false" }, "score" : 0.66 } ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/data/3_1597649054631.jpg?AccessKeyId=RciyO7RHmhNTfOZVr
训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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