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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件（ipynb文件），创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面，填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的LLM/LLaMAFactory/benchmark目录下，包含训练性能测试和训练精度测试脚本。 代码目录如下: benchmark ├──
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
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does not support dependencies. 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包。FAQ 异常 非自定义镜像不支持指定swr_location字段。 Non-custom type models should not
<truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <mask_color>193,243,53</mask_color> <occluded>0</occluded> <polygon>
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
2、为什么DDP可以不输入主节点ip？ “parser.add_argument('--init_method', default=None, help='tcp_port')”中的init method参数值会包含主节点的ip和端口，由平台自动入参，不需要用户输入主节点的ip和端口。 父主题：
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
支持哪些型号的Ascend芯片？ 目前支持Ascend Snt3和Snt9、Snt9、Snt9B、Snt9C。Ascend应用案例请参见Ascend应用样例。 模型训练：ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理：在ModelArts中将模型部署上线为在
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