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10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 from pyspark.ml import Pipeline, PipelineModel from pyspark.ml.linalg import Vectors from pyspark.ml
迁移效果校验 在pipeline适配完成后,需要验证适配后的效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
"error_code": "AS.0001" } 其中,error_code表示错误码,error_msg表示错误描述信息,具体请参见错误码。 父主题: 如何调用API
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sft:表示SFT微调训练 lora:表示LoRA微调训练 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址,多台机器中指定一个节点ip为主节点ip,一般指定第一个节点ip为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数,如为双机,则写2。 NODE_RANK 0 多机必填。在节点序号,当前节点id,一般从0开始。
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
"http://{proxy_server_private_ip}:3128" } 服务器私有IP获取如下图所示: 图4 ECS私有IP 地址调用 在推理代码中,使用服务URL进行业务请求,如: https://e8a048ce25136addbbac23ce6132a.apig.cn-east-3
Notebook如何离线安装VS Code Server 背景介绍 VS Code执行remote-ssh远程连接时,会根据用户的VS Code版本去自动更新vscode-server和Vscode-client的版本,通过本地和远端尝试下载相关的安装脚本和包。当远端网络和本地网
以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
body中“auth.scope”的取值需要选择“project”,请求示例如下所示。 在构造请求中以调用获取用户Token接口为例说明了如何调用API。 { "auth": { "identity": { "methods": [ "password"
处理方法 禁用cuDNN,在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。 images = images.cuda() images = images.permute(0, 3, 1,
atch14目录,然后下载下图红框中的文件。clip-vit-large-patch14官网下载地址:openai/clip-vit-large-patch14 at main (huggingface.co)。 图1 下载clip-vit-large-patch14文件 将获取
rements.txt”文件,改为: numpy==1.17.5 scipy==1.5.4 easydict==1.9 执行pip命令安装: # 在PyCharm的Terminal安装mindspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host
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如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后,SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时,设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。