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storages=[storage] ) 作业类型节点结合可视化能力 节点可视化特性将用户在使用Workflow时产生的一些衡量指标进行一个可视化的展示，支持数据的实时可视化，并且允许独立呈现可视化外挂节点。形态上基于作业类型节点原有的使用方式，新增一个针对metrics信息展示的输出，通过MetricsConfig对象进行配置。
5：完成验收时, 只驳回单张验收驳回的样本及未处理的样本。 checking_stats CheckTaskStats object 验收任务实时验收报告。 checking_task_id String 当前验收任务ID。 overwrite_last_result Boolean
践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。
5：完成验收时, 只驳回单张验收驳回的样本及未处理的样本。 checking_stats CheckTaskStats object 验收任务实时验收报告。 checking_task_id String 当前验收任务ID。 overwrite_last_result Boolean
mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"]
代码的存储。在Notebook调测完成，可以直接指定对应的对象存储路径作为启动训练的代码路径，方便临时修改。 训练观测。可以将训练日志等输出路径进行挂载，在Notebook中实时查看和观测，特别是利用TensorBoard可视化功能完成对训练输出的分析。 PFS是一种经过优化的高性能对象存储文件系统，存储成本低，吞
当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 在标注作业详情页，单击“已标注”页签，在左侧文本列表中选中一行文本，右侧区域显示具体的标注信息。将鼠标移动至对应的实体标签或关系类型，单击鼠标右键，可删除此标注。单击鼠标左键，依次单击连接起始实体和终止实体，可增加关系类型，增加关系标注。 图14
my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录，在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs
地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。
图7 添加物体检测标签 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标注信息，在弹框中单击“确定”保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 智能标注 通
使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面，单击技能名称左侧，在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用，详情请参见安装技能。 图4 安装技能-40 取消或找回订阅的免费模型 当不需要使用AI Gallery中订阅的模型时，可以取消订阅
my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录，在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。 output_dir
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
ModelArts.3508 Failed to query the service monitoring information. 服务监控信息获取失败。 联系服务运维人员解决。 500 ModelArts.3509 Failed to query edge nodes. 节点查询失败。
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