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击“发表评论”，即可成功发布评论。资产发布者可收到评论的通知，资产评论者也会收到评论回复的通知，所有用户均可查看资产评论并回复评论，对评论点赞等。 下架免费模型 当您需要在AI Gallery下架共享的资产时，可以执行如下操作： 在“AI Gallery”页面，选择“我的Gallery
batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id 否 String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空，此时ModelArt
PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用混合精度, 混合精度可以加速训练，但是可能会造成一点精度损失，如果对精度无极严格的要求，建议开启")), wf.AlgorithmParameters(name="xla_compile"
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。
击“发表评论”，即可成功发布评论。资产发布者可收到评论的通知，资产评论者也会收到评论回复的通知，所有用户均可查看资产评论并回复评论，对评论点赞等。 重试发布数据集 如果数据集发布异常，您可以重试发布。 在AI Gallery页面的右上角选择“我的Gallery > 我的资产 > 数据”，进入“我的数据”。
在图片标注区域，调整标注框的位置和大小，完成调整后，单击其他标签即可保存修改。 修改图片标注信息：在图片展示区，显示物体边缘，可单击蓝色圆点，将标注框调整至物体边缘。 删除标签：在“标注”区域中，单击删除图标即可删除此图片中的标签。图片的标签全部删除后，该图片会重新回到“未标注”页签。
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。
md”里的内容。 单个文件最大5GB，所有文件总大小不超过50G。 在微调工作流的“数据准备”环节选择数据集。 从本地上传 在“从本地上传”处，单击“点击上传”，选择本地编排好的训练数据。 数据上传成功后，页面会有提示信息。 此时AI Gallery会自动新建一个数据集，单击提示信息处的“查
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格，请参考查询引擎规格列表。 framework_version
目录。 图6 选择作业日志路径 填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。 图7 训练启动成功 Step8 断点续训 查看训练日志，在训练任务启动后，当训练超过500步后开始保存checkpoint文件，保存成功后，手动终止训练任务。 图8 保存checkpoint文件
目录。 图6 选择作业日志路径 填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。 图7 训练启动成功 Step8 断点续训 查看训练日志，在训练任务启动后，当训练超过500步后开始保存checkpoint文件，保存成功后，手动终止训练任务。 图8 保存checkpoint文件
存到OBS中。 图4 选择镜像 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 8*ascend-snt9b。如果需要多机训练，增加计算节点个数即可，启动脚本文件diffusers_finetune_train.sh支持多机训练。 图5 选择资源池规格 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。
"cn-north-1" } } } } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。
AI引擎框架 是否使用昇腾 （CANN版本） URL Tensorflow 1.15 是 （CANN 5.1） swr.{region-id}.{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2
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