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_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无
/home/ma-user/work/code/Swin-Transformer && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements.txt && /bin/sh run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。
区域，获取当前Prometheus实例的Grafana数据源配置代码。 在Grafana中增加数据源。 登录Grafana。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后可根据提示修改密码。 在左侧菜单栏，选择“Configuration > Data Sources”，单击“Add
oks/”路径下，打开对应的“.ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图2 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理
维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title':
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title':
ame} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 network_name 是 String 系统自动生成的网络名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数
提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。 图1 获取镜像列表 对象存储服务
obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:ListMultipartUploadParts obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:GetObjectAcl obs:object:GetObjectVersionAcl
-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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
-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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
维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title':
维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title':
可以在Notebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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
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