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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
│ ├── seg_dict │ ├── tokens.json 步骤七：下载Aishell1数据集 下载Aishell1数据集。 图1 Aishell-1数据集 解压后，存放的目录结构如下： torch_npu ├── infer.py ├── speech_parafo
首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式
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显示该图片的标签信息。 在“未标注”页签，勾选需进行标注的图片。 手工点选：在图片列表中，单击勾选图片左上角的选择框，进入选择模式，表示图片已勾选。可勾选同类别的多个图片，一起添加标签。 批量选中：如果图片列表的当前页，所有图片属于一种类型，可以在图片列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的图片将选中。
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时，节点
${port} --text 图片内容是什么 相关请求参数说明参照多模态相关请求参数说明。 多模态相关请求参数说明 表1 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，
列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。 图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。
接起来如下所示。 https://iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 图1 URI示意图 为查看方便，服务每个具体API的URI，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图1 guided_json样例 如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息
编写工作流代码示例 以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您需要准备如下算法和数据集。 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
美-墨西哥城二。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式，支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频：对音频类数据进行处理，支持.wav格式，支持用户进行声
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能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。 包含在cann toolkit中。 msprof AOE 自动调优工具，提供子图调优和算子调优功能，在静态shape场景下有较好的调优效果。推荐在mindspore-lite离线推理场景下使用。 包含在cann toolkit中。
可以在Lite资源池列表右上角的“操作记录”中查看资源池的任务记录。 图9 操作记录 图10 查看操作记录 当资源池创建成功后，资源池的状态会变成“运行中”。单击集群资源名称，进入资源详情页。确认购买的规格是否正确。 图11 查看资源详情
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS（训练作业生成的模型已默认存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模
设定合适的身份。 需求描述清晰：完整的上下文、任务内容要干什么和不要干什么、合理的符合标识。 指定输出结构。 给出一个示例。 返回结果如图6所示。 图6 推理结果 结果分析：分析模型的调优结果和推理结果。 推理结果的评分标准： 输出结构满足{"分类1":"xxx","分类2":"xxx"}，则格式正确，得1分。
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