人脸识别服务 FRS

“RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。

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python=3.10 安装pytorch2.0并验证cuda状态。 在alpha环境下安装torch2.0，使用清华PIP源完成。 source activate alpha conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11

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人脸识别 服务是否有手机端（安卓和IOS）的SDK 人脸识别服务的Java SDK支持安卓系统，暂无IOS系统SDK。Java SDK详细介绍请参见Java SDK入门指导。 安卓系统使用人脸识别的Java SDK时，不支持主线程直接调用，建议使用子线程。 父主题： 产品咨询类

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。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：

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

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如何获取正确的终端节点（Endpoint） 如何获取图片的base64编码 人脸搜索接口中关于top_n参数如何设置 为什么使用人脸识别返回数据为空 人脸识别所需最低带宽是多少 如何获取OBS桶内最近图片的地址URL 人脸识别上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸搜索是否需要使用OBS服务 如何查看API的使用量

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cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 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

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Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index

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Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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如何处理未经授权的情况 提交OBS的数据到人脸识别服务进行识别，返回未经授权：The OBS is unauthorized时，您可以通过如下步骤处理： 使用OBS中的数据时，需要授权人脸识别服务能读取OBS数据，检查是否已在人脸识别服务的管理控制台单击过“委托授权”： 如果已经授权，界面将显示为“已授权”。

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个人账号实名认证分为个人银行卡认证、人脸识别认证和个人证件认证三种方式，具体方式如下： 银行卡认证 通过银行卡认证的操作方式和流程，请参考如何进行银行卡认证； 银行卡认证信息填写要求和注意事项，请参考银行卡认证注意事项。 人脸识别认证 通过人脸识别认证的操作方式和流程，请参考如何进行人脸识别认证。 证件认证

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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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2023年06月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 扫码认证优化 “扫码认证”修改为“人脸识别认证”，并同步修改提示信息：使用手机扫描二维码后根据提示进行人脸识别。 商用 如何进行人脸识别认证

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供人脸识别能力，用户调用API接口需要具备一定的编程开发能力，人脸识别后返回的结果为JSON格式，用户需要通过编程来处理识别结果。使用前，请登录人脸识别服务控制台开通服务。 您可以根据以下方式的介绍选择合适的使用方式：

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小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11

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度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因开了sync-batch-norm以后，每一个iter里面每个batch-norm层都要做同步，通信量很大，而且要所有节点同步。 解决方案2 关掉sync-batch-norm，或者升pytorch版本，升级pytorch到1

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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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力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 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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Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务，训练任务默认使用Volcano job形式下发到Lite资源池集群。详细步骤可参考最佳实践文档。 训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，

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