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y/row/entry/p/br {""}) (br]、Map<String,String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表8 WorkPath
用于支持容器里使用RDMA网卡。 os-node-agent 6.5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件，用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件，用于日志和监控。 父主题： Lite
报错处，需要用户分析定位后将自动迁移未能迁移的GPU相关的代码调用修改为NPU对应的接口，请参考昇腾手工迁移文档进行操作。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装？ 您可以使用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。 python3
VISIBLE_DEVICES”卡号已被其他容器占用，此时需要重新选择卡号并重新启动新的容器。 图17 报错信息 npu-smi info检测正常后，可以执行一段命令进行简单的容器环境测试，能正常输出运算结果代表容器环境正常可用。 pytorch镜像测试： python3 -c "import
在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录，并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断
y/row/entry/p/br {""}) (br]、Map<String,String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath
定作业是否卡死，开启“作业卡死重启”开关后，支持将标记为卡死的作业进行进程级自动重启，以提高资源使用率。因系统无法核实代码逻辑且检测存在周期性，卡死检测存在一定的误报概率，开启开关即表示接受误报率。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续作业卡死重启3次。 当训练过程中触
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
NpuDriverFirmwareMismatch 重要 NPU驱动固件版本不匹配 请从昇腾官网获取匹配版本重新安装 无法正常使用NPU卡 NPU：Docker容器环境检测 NpuContainerEnvSystem 重要 Docker不可用 确认docker软件是否正常 无法使用docker软件 重要 容器
Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面，来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。
计算维度，识别AICPU算子，部分AICPU算子计算性能较差。 computation - operator dynamic shape 计算维度，检测动态shape，动态shape会触发频繁的算子编译。 computation - operator bound 计算维度，算子计算性能分析
“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据扩增算子说明、数据生成算子（StyleGan算子）和数据域迁移算子（CycleGan算子）。
表5 Importconfig 属性 描述 是否必填 数据类型 import_annotations 是否自动导入输入目录下的标注信息，支持检测/图像分类/文本分类。可选值如下： true：导入输入目录下的标注信息（默认值） false：不导入输入目录下的标注信息 否 str、Placeholder
LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型： IMAGE_CLASSIFICATION （图像分类） OBJECT_DETECTION = 1 （物体检测） IMAGE_SEGMENTATION （图像分割） TEXT_CLASSIFICATION （文本分类） NAMED_ENTITY_RECOGNITION
为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容
y/row/entry/p/br {""}) (br]、Map<String,String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表8 WorkPath
run启动容器时，加上--privileged=true参数。 步骤六：开始推理 执行如下命令开始推理，推理完成后会生产*_result.jpg，即检测结果。 python infer.py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore L
inedFromHF']，一般为 PretrainedFromHF 。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。 父主题： 训练脚本说明
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高可用冗余节点的运行机制： 高可用冗余节点将被隔离，默认设置为不可调度，工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用，为资源池提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行切换，切换耗时通常在分钟内。切换后，原“高可用冗余节
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