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--served-model-name ${served-model-name} # 当前schduler端口port对外提供推理服务,故使用该端口进行性能验证和精度对齐 其中环境变量说明如下: GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH:global rank_table的路径,必选。不同实例类型的global
load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)) # CPU或者GPU映射 model.to(device) # 声明为推理模式 model.eval() return model
场景数据集的差异。 图片亮度 Brightness 图片亮度,值越大代表观感上亮度越高。 一般呈正态分布,可根据分布中心判断数据集整体偏亮还是偏暗。可根据使用场景调整,比如使用场景是夜晚,图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度,值越大表示图片整体色彩越容易分辨。
安装Gallery CLI配置工具 当Gallery CLI配置工具包下载完成后,进入服务器安装工具。不管是ModelArts Lite云服务,还是本地Windows/Linux等服务器,安装操作都相同。 登录服务器,激活python虚拟环境。 conda activate [env_name]
如果机器上的版本不是所需的版本(例如需要换成社区最新调测版本),可以参考后续步骤进行操作。 查看机器操作系统版本,以及架构是aarch64还是x86_64,并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。固件包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-firmware_版本号.run”,驱动
和文件夹,例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”,当调用mox.file.exists时,不论abc是文件还是文件夹,都会返回True。 判断一个OBS路径是否为文件夹,如果是则返回True,否则返回False。 1 2 import moxing
odelArts创建训练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而Model
odelArts创建训练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而Model