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--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 chmod -R 777 data #修改data目录权限
导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash
在弹出的对话框中，设置“抽样策略”，可设置为“按百分比”，也可以设置为“按数量”。设置好参数值后，单击“确定”启动验收。 “按百分比”：按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”：按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后，界面将展示实时验收报告，您可以在右侧选择“验收结果”（“通过”或“不通过”）。
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时，无法传入一个OBS路径，需要利用文件对象读取，考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录
Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id String 专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；
预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 模型预测结果输出： 当输入为图片时，每张图片输出一个结果，输出结果格式为“图片名_result.txt”。例如：IMG_20180919_115016.jpg_result.txt。 当输入为音
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图8 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图9 手写数字图片 图10 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
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