如何在含有多张人脸的图片中实现多 人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，从原

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01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心） cudnn version : 7.6.x（PyTorch自带，无需关心） pytorch version : 1.x.x+cu102 Vnt1机型软件版本建议：gpu driver

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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欢迎使用人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），该服务能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的比对和检索。 人脸识别服务以开放API的方式提供给用户，您可以根据本文档提供的API来使用服务。 在调用人脸识别服务AP

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统一身份认证服务 人脸识别使用统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务实现认证和鉴权功能。 对象存储服务 人脸识别支持从对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）读取人脸图片。 云审计 服务 人脸识别使用云审计服务（Cloud

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modeling_qwen.py ├── pytorch_model-00001-of-00010.bin ├── pytorch_model-00002-of-00010.bin ├── pytorch_model-00003-of-00010.bin ├── pytorch_model-00004-of-00010

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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 人脸识别是否可使用证件类照片 如何处理未经授权的情况 为什么会出现识别错误的情况 为什么人脸识别通过率低 为什么会请求响应过慢 人脸检测接口可以免费调多少次 如何关闭已申请的服务 调用静默活体检测API，为什么在服务管理页面看不到调用量 人脸识别服务是否支持私有化部署

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"image": "*.*.*.215:20202/gcs/pytorch-cpu:v1", "name": "pytorch", "resources":

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配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2

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HTTPS 人脸识别API 华东-上海一 cn-east-3 face.cn-east-3.myhuaweicloud.com HTTPS 人脸识别API 华南-广州 cn-south-1 face.cn-south-1.myhuaweicloud.com HTTPS 人脸识别API 父主题：

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/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_sdxl_lora_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers-train.patch /home/ma-user/sdxl-train/diffusers-train

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智能边缘平台服务介绍 操作指导 智能边缘平台 IEF 使用IEF实现边缘人脸识别 10:49 使用IEF实现边缘人脸识别 智能边缘平台 IEF 使用IEF实现边缘人脸识别 08:37 使用IEF实现边缘人脸识别

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单击“受理”按钮，组长受理成功； 图3 组长受理 组长派单：选择“待接单”的单据，单击“组长派单”按钮，弹出[批量派单]界面 -> 维修单可多选，输入被委派人员，派单人员默认当前登录人，可修改 -> 单击“派单”按钮；被委派人可以是多个； 图4 组长派单 品质验证：选择“待品质验证”状态的维修单

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录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。

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录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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FRS服务需要用户通过调用API接口，识别图片中的人脸信息，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统。 关于人脸识别的相关声明请参见人脸识别服务声明。 人脸识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。

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#region和domain信息请替换为实际值，组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11

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目前不支持的AI引擎，可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为模型，用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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