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本课程主要介绍基于iDME的开发模式，并实例化演示iDME关键特性如何使用。
华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。本课程为AI论文精读会第一期，由华为云MVP、昇腾HAE、华为云云享专家——历天一带领大家解读《Fast-SCNN:
删除标签 操作场景 当您不再需要通过标签对数据模型进行分类、搜索和聚合时，可以在应用设计态删除标签。 约束与限制 如果标签被引用，则不能删除该标签。如需删除，需要先取消引用才可删除。 具有“应用责任人”权限的用户可以删除当前应用下所有用户创建的标签，具有“应用开发人员”权限的用户只能删除该用户自己创建的标签。
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签，单击“新建评测脚本”，填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。
【功能模块】使用预置算法“YOLOv3_ResNet18”训练模型之后，用模板“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens”转换成Hilens上运行的模板之后，在Hilens Studio上进行算法的模拟跑是可以正常运行的。于是将技能的图像抓取变成RTSP的摄
【功能模块】使用预置算法“YOLOv3_ResNet18”训练模型之后，用模板“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens”转换成Hilens上运行的模板之后，在Hilens Studio上进行算法的模拟跑是可以正常运行的。于是将技能的图像抓取变成RTSP的摄
入文本进行自动切分，默认为512。 **num_epochs:** 训练轮数，默认为100。 **model** 选择模型，程序会基于选择的模型进行模型微调，可选有uie-base和uie-tiny，默认为uie-base。 **seed:** 随机种子，默认为1000.
【功能模块】Yolov5模型测试指导【操作步骤&问题现象】地址经常改动，该地址的文档，量化和非量化的对应关系有问题，似乎是反的，求证https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/ACL_PyTorch/built-in
自己复现来caffe版本的语义分割网络bisenetv2，模型转换之后，计算结果和原来训练的结果不一样。预测结果代码：atlas200上的预测代码：对比两个代码到图片输入到值一样，但是预测的结果不一样，左图为pycharm上的结果，右图是atlas200上跑的结果：
自己复现来caffe版本的语义分割网络bisenetv2，模型转换之后，计算结果和原来训练的结果不一样。预测结果代码：atlas200上的预测代码：对比两个代码到图片输入到值一样，但是预测的结果不一样，左图为pycharm上的结果，右图是atlas200上跑的结果：
【功能模块】模型对比工具，Vector对比【操作步骤&问题现象】【-l：My Output模型的Dump文件目录】是指离线模型 Om 的 Dump数据文件吗？【-r：Ground Truth模型的Dump文件目录】是指原始模型 caffe 的Dump 数据文件吗？【生成原始模型 caffe
保证较好的收敛效果，所以被默认为标准粒子群算法。其进化过程为： 在式(6.7)中，第一部分表示粒子先前的速度，用于保证算法的全局收敛性能；第二部分、第三部分则使算法具有局部收敛能力。可以看出，式(6.7)中惯性权重w表示在多大程度上保留原来的速度：W 较大，则全局收敛能力较强，
ModelArts为我们的模型训练提供了一个很好的环境，能够利用云端强大的计算力，通过算法训练出模型。但在实际使用中却会在不经意间遇见一些小问题。 算法实现到模型训练完成，两者间有一个等待的过程，而云端环境训练的好处，就是你可以让让训练继续，自己本地机器转而去做其他，无需等待，当
部署。 稳定性指标 - 崩溃率：统计模型在一定时间和运行次数内出现崩溃的频率，低崩溃率是模型质量的重要保证。 - 容错能力：评估模型在遇到异常输入、网络故障、硬件故障等情况时的恢复能力和错误处理能力。 可扩展性指标 - 模型更新能力：考察模型是否能方便快捷地进行更新，以适应新的数据和业务需求，且更新后性能保持稳定。
过程。 我们希望模型更新的过程更加严谨。 所以往往会让新旧模型共存一段时间。比如我们先把 10% 的流量切给新模型， 90% 的流量依然发送到老模型中。 然后待观察效果没有问题后，再切 20% 的流量到新模型上，以此类推， 直到最后新模型完全替代老模型。 线上模型监控：因为用户行
从离线模型转换，技能调试，到高级技能开发，帮助开发者掌握基于HiLens Kit开发商用AI应用部署。 课程简介 本课程学习离线转换模型适配D芯片运行，同时学习开发工程项目，通高级案例学习，掌握AI算法商业应用开发。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1. 了解模型转换。 2
框架（“frozen_graph”或“saved_model”格式）训练的模型，使用转换功能可转换成om格式，转换后的模型可在昇腾（Ascend）芯片上部署运行。Hilens在导入模型过程中支持以下场景模型自动转换：使用Caffe（.caffemodel格式）或者Tensorfl
中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为模型 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号
optimized_steps=10) 3.2 模型压缩与优化 扩散模型的计算资源消耗还受到模型大小的影响。通过对模型进行压缩，可以有效地减小内存和计算开销。常见的模型压缩技术包括： 剪枝：剪枝可以减少神经网络中的冗余参数，从而减小模型大小并提高计算效率。 量化：通过将模型参数从高精度浮点数（例如32
发布气象类数据集 气象类数据集当前仅支持发布为“标准格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 发布任务”，单击界面右上角“创建发布任务”。 在“创建发布任务”页面，选择数据集模态，如“气象
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