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--configFile=config.ini 注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite
响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of ImageGroup objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ImageGroup
口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。 auth_type 否 String 授
付”、“版本”、“限制”和“评论”等信息。 在详情页面单击“订阅”。 如果订阅的是非华为云官方资产，则会弹出“温馨提示”页面，勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》后，单击“继续订阅”才能继续进行模型订阅。 Workflow被订阅后，详情
O-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
S服务。OBS服务支持以下两种存储方式，单机单卡场景使用文件系统，多机多卡场景使用普通OBS桶。 创建普通OBS桶 创建并行文件系统 购买数据加密服务DEW 在使用Notebook进行代码调试时，如果要开启“SSH远程开发”功能，需要选择已有密钥对。密钥对可免费创建，您可通过管理
l-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指
nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full、lora-8k：8192-lora、full-8k：8192-full】
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
“obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis
l-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指
l-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定
通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
l-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定
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