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跨域共享请求配置请参考：https://support.huaweicloud.com/usermanual-obs/zh-cn_topic_0066036542.html 错误排除 CORS配置错误 会在浏览器报如下错误： 同时伴随着还有OBS服务侧返回的错误 CORS可能错误如下
复现步骤：启动MindStudio后，新建Asend App工程，平台选择Atlad300，在run/Editconfiguratios中，添加AsendApp配置，然后添加设备时报错。
集成组件、KM基础包、知识门户、知识仓库、知识地图、知识专辑、专家网络、知识问答、知识搜索、培训计划、调查管理、学习地图、学习管理、考试管理、讲师管理、作业管理、培训管理、碎片化学习、学分管理、电子证书、学习统计、个人社区、圈子、话题、社区文档知识、社区维基知识、图册、投票、活动、社区文件共享
平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。 前提条件 通过OBS（对象存储服务）接入数据时，操作账号需获得OBS只读权限，具体操作请参见对其他账号授予桶的读写权限。
当您完成训练/推理工程开发后，将工程放到昇腾平台运行，以调试工程是否正常，此时，可能会出现各种各样、五花八门的异常状况。当问题发生时，我们的第一反应是不是查看日志，看看哪里报错了。昇腾平台有哪些日志呢？日志文件又在哪呢？本期带您了解如何使用昇腾平台的日志功能。
薪酬专员操作步骤 涉及模块：个税管理模块、核心人事模块、薪资核算模块 图1 相关模块 维护个税信息 薪资档案项管理 薪资调整 薪资核算 发起薪资核算批次 父主题： 实施步骤
三维特效 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 将模型文件添加到三维场景中 图2 添加1 图3 添加2 在“三维分析”-“空间分析”中选择可视域分析 图4 可视域分析 选择场景上任意建筑点进行可视域分析拖动（可选本场景最高建筑点），其中绿色部分为在该点能够看见的区域
矢量、栅格、模型文件导入 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 创建PostgreSQL数据源 图2 创建 打开文件型数据源 图3 打开 右键复制数据集按钮，选中栅格、影像、矢量、模型数据集 图4 复制 选择PostgreSQL数据源，单击复制按钮 图5 选择 打开
查看注册到CloudMap的微服务信息 查看注册到CloudMap的微服务列表 配置微服务治理 在CloudMap中删除微服务 查看微服务版本信息 查看及导出微服务接口契约 查看微服务的依赖关系 查看依赖服务（声明） 查看SLB后端集群 父主题： 管理Cloud Map中的服务资源
制造数据模型管理 从这里开始 工厂模型 产品模型 工艺模型 资源模型 配方模型 质检模型 设备模型 仓储模型 建模工具 父主题： MBM Space界面使用指导
生产入库 成品包装 完工入库 父主题： 生产管理
生产看板 生产进度 产品过站信息查询 产品正向追溯 物料反向追溯 父主题： 生产管理
为流程元模板定义流程服务编排 创建空白流程服务编排 使用Yaml文件创建流程服务编排 发布已定义的流程服务编排 父主题： 使用流程引擎编排流程元模板
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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