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Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制，
ag格式，针对于构建保存tar包场景可以省略。 --context String 否 Dockerfile构建时的上下文信息路径，主要用于数据复制。 -arg / --build-arg String 否 指定构建参数，多个构建参数可以使用--build-arg VERSION=18
accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种： x86_64 aarch64 status_list Array of strings AI引擎状态，目前共三种： normal
描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation 数据切分方式； dataset_type 标注类型。
String 批量任务输入数据的OBS路径，例如：“https://xxx.obs.myhwclouds.com/image/”。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径，例如：“/”。 mapping_type String 输入数据的映射类型，取值为file或csv。
降（因为系统需要重新从磁盘加载数据到内存中）。关闭表示不启用缓存清理功能。 大页内存：开启表示配置使用透明大页功能。大页内存是一种内存管理机制，可以通过增大内存页的大小来提高系统性能。透明大页是动态分配大页内存的机制，可以简化大页内存的管理。开启大页内存也是一种应用调优手段，在大
载“操作”列的“查看监控指标”。 在监控区域，您可以通过选择时长，查看对应时间的监控数据。 当前支持查看近1小时、近3小时和近12小时的监控数据，查看更长时间范围监控曲线，请在监控视图中单击进入大图模式查看。 父主题： 管理同步在线服务
场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。 提交训练作业后，ModelArts Standard平台会自动运行训练作业的启动文件。
book实例时，系统自动分配的EVS空间。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的EVS下的内容操作的。使用EVS类型的挂载，可将大数据挂载至“~/work”目录下。 父主题： Standard Notebook
ndSpore-Lite推理路线，可以利用MindSpore提供的图编译和自动调优能力，达到更好的模型性能。 LLM大语言模型场景，在GPU下通常会使用vLLM等大模型推理框架，因此迁移到昇腾时，推荐使用PyTorch + ascend-vllm技术路线进行迁移。 如果您使用的模
提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，
5b模型，huggingface地址如下 https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B 准备数据集 数据集可参考使用如下数据集 https://huggingface.co/datasets/Wild-Heart/Tom-and-Jerry-Vid
单击“注册镜像”，镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。 “架构”和“类型”根据实际情况选择，与镜像源保持一致。 注册镜像时，“架构”和“类型”需要和镜像源保持一致，否则在使用此自定义镜像创建Notebook时会创建失败。 创建开发环境并使用
${container_work_dir}/Qwen-VL-Chat Step5 准备训练数据集 用户需自行制作数据集，并将数据集上传到容器的工作目录中，再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料，将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包
flow节点。 Data 数据对象用于节点的输入，主要可分为以下三种类型： 真实的数据对象，在工作流构建时直接指定： Dataset：用于定义已有的数据集，常用于数据标注，模型训练等场景 LabelTask: 用于定义已有的标注任务，常用于数据标注，数据集版本发布等场景 OBSP
对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。
数字字符组成。 训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有
对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。
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