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nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 时间值越界,请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据,pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间:1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间:2262-04-11
width, and height分别表示归一化后的目标框中心点x坐标、归一化后的目标框中心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片,单张图片大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 图像分割 ModelArts
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array
enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
k。 解决方法 请到专属资源池页面初始化开发环境。 进入“专属资源池”页面,单击目标资源池“操作”列的“更多 > 设置作业类型”。 在“设置作业类型”页面,勾选“开发环境”,单击“确定”。此时“开发环境”的状态为“环境初始化中”,等到状态为“已启用”,即可使用新购买的专属资源池。
图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型,加上自己的数据,来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine
String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称,有多个版本的引擎,如使用python2.7的"Caffe-1
AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel
Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的每页条目数。最小为1,最大为50。 offset Integer 查询作业的页数,最小为0。例如设置为0,则表示从第一页开始查询。
--loopCount=100 图1 调优前模型 图2 调优后模型 AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库,是一个独立可用的模型。即使AOE知识库删除,不影响该mindir的性能。可以备份这个模型优化产生的知识库,以后需要的话再使用。 父主题: 性能调优
of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook
body的组装和模型强相关,不同来源的模型body的组装方式不同。 模型为从容器镜像中导入的:需要按照自定义镜像的要求组织,请咨询该镜像的制作人。 模型为从对象存储(OBS)导入的:此时对body的要求会在推理代码中体现,具体在推理代码的_preprocess方法中,该方法将输入的http
查看在线服务监控图表:单击目标在线服务“操作”列的“查看监控指标”。 查看模型负载监控图标:单击目标在线服务左侧的,在下拉列表中选择模型负载“操作”列的“查看监控指标”。 在监控区域,您可以通过选择时长,查看对应时间的监控数据。 当前支持查看近1小时、近3小时和近12小时的监控数据,查看更长时间范围监
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
团队标注的完成验收的各选项表示什么意思? 全部通过:被驳回的样本,也会通过。 全部驳回:已经通过的样本,需要重新标注,下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过:已经驳回的会驳回,其余会自动验收通过。 剩余全部驳回:样本抽中的通过的,不需要标注了,未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在昇腾场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在模型转换的编译阶段完
在,则直接追加。 当被追加的源文件比较大时,例如“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件大小超过5MB时,追加一个OBS文件的性能比较低。 如果以写入模式或追加模式打开文件,当调用write方法时,待写入内容只是暂时的被存在的缓冲区,直到关闭文件对象(