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运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息。 instance_count 否 Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务
13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图中主体相对单一的场景，将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一
运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息。 instance_count Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id String 模型ID。 specification String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight
5和SDXL的ComfyUI、Webui和Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源部署ComfyUI、WebUI、Diffusers框架用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先购买Server资源。 本方案新增了300IDUO的支持。
**test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算 optimizer = optim.Adadelta(model.parameters()
查询数据集标签列表 功能介绍 查询数据集下所有标签列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/
step中进行调度，只有最后一块的forward完成后才开始这个prompt request的生成。将短prompt request组合以精确填充step的空隙，每个step的计算量基本相等，达到所有请求平均延迟更稳定的目的。 关键行为： 长prompts被分解成更小的块，并在多个迭代中进行调度，只有最后一遍迭代执行输出生成token。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Cluster上使用昇腾计算资源部署Stable Diffusion WebUI套件用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Cluster资源。
工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorB
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和InternVL2-40B模型的训练过程，包括Finetune训练和LoRA训练。
基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改，可以用于NPU芯片训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Server上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6 LoRA训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Server资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
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