人脸识别服务 FRS

PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导

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代码迁移基础知识 PyTorch官方并不直接支持昇腾的后端，所以官方的版本无法直接利用昇腾设备完成训练加速。当前PyTorch直接支持的后端包括CUDA和AMD ROCm。 PyTorch Adapter作为一个PyTorch“插件”，在已安装PyTorch的基础上安装后，支持

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人脸识别 所需最低带宽是多少 图片大小和并发都由客户控制，可根据自己业务情况选择宽带大小，人脸识别没有对宽带做最小限制。 父主题： API使用类

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"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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方式一：使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业（预置框架） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”，引擎选择“PyTorch”，PyTorch版本根据训练要求选择。

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为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景，保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求：侧脸不超过30°，抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸，如果人像是横置或倒置，可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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人脸识别服务是否支持私有化部署 人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题： 产品咨询类

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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如何进行人脸识别认证 华为云人脸识别实名认证是通过现场对着真实本人录制视频。 操作步骤 进入“实名认证”页面，选择“个人认证”。 选择“人脸识别认证”。 系统弹出“人脸识别认证”对话框。 使用华为云APP或手机微信扫描二维码（下图仅为样例图，请扫描页面实时弹出的“实名认证”对话框中的二维码，二维码有效期为15分钟）。

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Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception” 问题现象 在使用pytorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std::exception” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.0镜像中的l

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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Qwen系列基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904） GLM3-6B基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904） Baichuan2-13B基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_1.11.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 pytorch_2.1.0-cann_7

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Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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择训练作业支持的版本，具体支持哪些版本请参考训练作业支持的AI引擎。PyTorch的举例：不要选PyTorch-1.0.0、PyTorch-1.3.0、PyTorch-1.4.0。选择如下图： 图1 选择训练作业支持的AI框架 父主题： PyCharm Toolkit使用

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org/v

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Linux系统进行开发。 交叉编译环境检测： 准备网关或设备。本文档将以树莓派为例，说明如何集成网关。 将Agent Lite SDK (Linux)解压到本地。 用sftp工具把mytest测试工具上传到树莓派上。 因为使用的设备是树莓派，所以使用RaspberryPi目录下的mytest测试

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