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${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
度问题 支持溢出检测功能，判断是否存在输入正常但输出存在溢出的API，从而判断是否为正常溢出。 梯度状态监控，用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对，可以精准定位出现问题的step。 执行pip install mindstudio-probe msprobe使用手册 性能调优 PyTorch
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”，可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 图1 资源占用情况 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage
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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询
profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffus
与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 文生视频场景
--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：
图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果 图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果 lora微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图5 lora微调双机loss曲线对比结果 图6 lora微调双机loss曲线对比结果 父主题： AIGC模型训练推理
选择数据所在OBS桶的存储区域，以控制台实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务（OBS）的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签：图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看
致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于GPU环境和NPU环境上运行的过程数据做对比，所以需要分别准备GPU和NPU训练环境，大部分场景需要规模相同的训练环境。如果已经将模型缩减到单机可运行，则只是单台GPU设备即可。 定位前的排查当前主要包含如下几个方面：
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您可以对该条工作流的所有运行记录进行筛选和对比。 筛选：该功能支持您对所有运行记录按照“运行状态”和“运行标签”进行筛选。 图2 筛选 对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表
单击左侧菜单栏对象，进入对象列表。单击存放文件的对象名称，并找到具体的文件，可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台，查找对应的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件，例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。
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