练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。 示例：创建DDP分布式

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平台约束，但不满足代码依赖的要求，需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作 自定义镜像 用于训练模型。 场景二：已有本地镜像满足代码依赖的要求，但是不满足ModelArts训练平台约束，需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三： 当前无

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场景一：跨Region/跨云迁移 OMS 服务通过公网从源端对象存储服务读取文件对象，并将文件对象写入OMS服务所支持Region内的对象存储服务OBS桶中。 场景二：Region内迁移 OMS服务通过内部网络从源端对象存储服务读取文件对象，并将文件对象写入OMS服务所支持Region内的对象存储服务OBS桶中。

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VPC网络模型 VPC网络模型说明 扩展集群容器网段 父主题： 容器网络

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推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理 10B/100B，单机多卡推理。 - 能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息

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1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客

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在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 更多 模型部署 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用ModelA

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准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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no实现了基于应用模型感知的智能调度算法，根据用户提交的作业类型，针对其应用模型对资源的诉求和整体应用负载的情况，优化调度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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是基于采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。 数据服务 支持网络工参、性能、告警等各种类型数据的快速采集。一方面提供大量工具提升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。

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earthstar (score = 0.00117) 执行结果显示模型认为这是一只大熊猫。 使用训练的图片分类模型 tensorflow官网中给了一个深度卷积网络的模型代码和训练数据：CIFAR-10。这是个简化的图片分类模型，将图片分成以下10类：airplane, automobile

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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验

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本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验

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容器隧道网络模型 容器隧道网络模型说明 父主题： 容器网络

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容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持如下几种网络模型，您可在创建集群时进行选择。 云原生网络2.0 VPC网络 容器隧道网络 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。

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多形式代码检视 多形式的代码检视活动 支持基于文件的随心检视、合并请求代码检视能力，让团队集中检视或者分散式协同检视，支持检视模板、检视人自动分配、检视任务通知设置，检视意见可跟踪，可闭环，详见合并请求。 父主题： 产品功能

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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审核结果屏蔽或删除该视频。 场景优势： 全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 准确率高：全面场景覆盖，避免误杀漏杀，实时防御风险。 视频网站 将视频流送入模型进行实时审核，模型将分析视频内容并判断是否存在违规内容。 场景优势： 审核效

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