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创建图像分类数据集并进行标注任务 本节通过调用一系列API，以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
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_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应
目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 注意：权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYT
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。
_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
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aoe --saveType=MINDIR --configFile=aoe_config.ini 命令执行成功后，性能自动优化前后的性能对比会打印到控制台上，同时会生成更为详细的json格式调优报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是，并不是所有的模型使用性能自动调优都是有
注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
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