提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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查询条件转换工具 操作场景 工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供了JSON&SQL的转换工具。用户可以根据页面提供的添加分组，设置分组下的规则入口，帮助用户更简洁方便的查询转换工具。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据服务管理

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查询条件转换工具 操作场景 工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供了JSON&SQL的转换工具。用户可以根据页面提供的添加分组，设置分组下的规则入口，帮助用户更简洁方便的查询转换工具。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据服务管理

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提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印，支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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转换图片颜色格式 转换图片的颜色格式。opencv原生未提供RGB/BGR到NV12/NV21的转换选项，故在这里做补充。 接口调用 HiLensEC hilens::CvtColor(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst, CvtCode code)

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RGB2YUV_NV21, BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.ndarray'>对象，转换后的图片(NV12或NV21)，如果转换失败则返回一个空的numpy.ndarray对象。 父主题： 预处理模块

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per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16

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Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。

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为连接器的名称，“url”取值是图片的URL， “front”表示识别的是身份证正面。 单击脚本编辑器页面上方的，保存脚本。 保存成功后，单击，运行脚本。 不用设置输入参数，直接单击测试窗口右上角的。 在输出参数页签，检查是否识别出身份证上文字信息。 识别出身份证上的文字信息，表明成功调用连接器。

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使

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作系统的转换镜像格式的操作方法。 资源和成本规划 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 qemu-img 是一款开源的转换镜像格式的工具。 获取方式： https://qemu.weilnetz.de/w64/ 免费 约束与限制 qemu-img镜像格式转换工具支持vh

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使

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图2 创建OCR 名称：连接器的名称。 区域：OCR服务的区域。 访问密钥：访问密钥ID，与私有访问密钥关联的唯一标识符，访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。配置为前提条件中的“AK”的值。 密钥：私有访问密钥，与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可

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附1：qemu-img-hw常用命令 镜像文件格式转换：qemu-img-hw convert -p -O {目标镜像格式} {待转换镜像文件} {目标镜像文件} 上述命令中各参数对应的说明如下： -p：标识转换的进度条 -O：（必须是大写）后面的参数为转换出来的镜像格式 + 源镜像文件名称 + 目标镜像文件名称

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获取Token 时帐密报错 文字识别 OCR ModelArts4204服务未开通报错 02:31 ModelArts4204服务未开通报错 文字识别 OCR 非支持的图片类型报错 01:59 非支持的图片类型报错

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