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本例的Dockerfile将基于MindSpore基础镜像mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3，升级到cann 5.1.RC2和MindSpore1.8.1，构建一个面向AI任务的镜像。 加载镜像模板后，Dockerfile文件自动加载，在“.ma/upgrade_ascend_mindspore_1
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
文本分类支持导入“txt”和“csv”两种文件类型，文本的编码格式支持“UTF-8”和“GBK”。 文本分类的标注对象和标注文件有2种存放模式。 ModelArts text classfication combine 1.0：文本和标注合并，文本分类的标注对象和标注内容在一个文本文件
自定义解密函数，认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件中密文存放，使用时解密，确保安全。 配置文件中，账号密码认证和AK/SK认证二选一即可。如果使用账号密码认证，则需要填写配置项“iam_domain”、“iam_user”和“iam_passw
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 ascendcloud-aigc-6
新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件
Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和InternVL2-40B模型的训练过程，包括Finetune训练和LoRA训练。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI
图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 示例： |---project_root #代码根目录 |---BootfileDirectory
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc3 驱动 24.1.rc1 PyTorch 2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
Cluster环境配置详细流程，适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通，具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。 配置流程 图1 Lite Cluster资源配置流程图
512x512.py GPU和NPU训练脚本中的参数要保持一致，除了参数dtype。NPU环境下，dtype="fp16"，GPU环境下，dtype="bf16"。 基于NPU训练后的权重文件和GPU训练后的权重文件，对比推理精度。推理精度对齐流程和训练精度对齐流程相同，先在GPU固定推理的随机数。
弹性文件服务默认为按需计费，即按购买的存储容量和时长收费。您也可以购买包年包月套餐，提前规划资源的使用额度和时长。在欠费时，您需要及时（15天之内）续费以避免您的文件系统资源被清空。 购买的SFS可以用于存储数据和代码。 如何购买弹性文件服务？ 容器镜像服务SWR 容器镜像服务分为企业版和共享版。共享版计费
本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7
本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7
建算法”页面。填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式，有以下三种方式可以选择。 设置算法启动方式（预置框架） 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”和“启动文件”。选择的预置框架和编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代
框边缘不可与待标注的物体的边缘轮廓相交，在此基础之上确保边缘和待标注物体间不要留着空隙，避免背景对模型训练造成干扰。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。 多边形标注，根据目标物体的轮廓绘制多边形。 极点标
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
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