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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ，实例已经开启SSH连接，实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中： Windows：C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label objects 待更新的标签列表。
etron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后，再放入netron官网中，查看其inputShape。
ignore_eos 否 False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label objects 待创建的标签列表。
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 add_labels 否 Array of Label objects
发布技术文章（AI说） AI Gallery中的“AI说”，是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章，并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页，单击“AI说”，在下拉框中单击“AI说
ignore_eos 否 False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
等，让资产更吸引人。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的
指导的讨论范围中。 已完成迁移环境准备，且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。 约束和限制 安装插件后，大部分能力能够对标在GPU上的使用，但并不是所有行为和GPU上是一一对应的。例如在torch_npu下，当PyTorch版本低于2.1.0时，一个进程只能操作
er”、“number” 、“raw”和“string”。 表单字段类型为“slider”时，支持输入滑动条的最小值、最大值和步长。 Hide code 隐藏代码区域。 Hide form 隐藏表单区域。 Show all 同时展示code和form区域。 图19 “dropdo
/v1/{project_id}/images 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。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 arch 否 String 该镜像所支持处理器架构类型，默认值X86_64。枚举值：
[output.get_data_to_numpy() for output in outputs] # 后处理... 为了同时兼容onnx模型和mindir模型都能够在适配后的pipeline中运行，需要对于Model进行封装。MsliteModel各参数模型说明已给出，根据模型初始
入“创建标注作业”页面，根据需求创建不同类型的标注作业。 填写标注作业基本信息，标注作业的“名称”和“描述”。 根据您的需求，选择“标注场景”和“标注类型”。 图1 选择标注场景和标注类型 针对不同类型的标注作业，需填写参数不同，请参考如下类型标注作业对应的参数介绍。 图片（图像分类、物体检测、图像分割）
登录ModelArts-Console 在ModelArts中，一般用户使用数据标注功能，直接是在“数据标注”模块操作，此模块包含数据标注、数据导入导出、智能标注、团队标注和管理等。团队标注任务创建成功后，团队成员登录ModelArts-Console查看相关任务。 团队标注任务创建成功后，团队成员收到标注任务的邮件。
rts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过模型导入对模型版本进行管理，并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项
_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符，默认为逗号分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下： 0：创建中 1：运行中
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