深度学习之pytorch计算机视觉_Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910)-华为云

Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910)

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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智能问答机器人版本

机器人版本说明功能列表基础版高级版专业版旗舰版管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置基本信息

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成长地图

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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创建Notebook实例

公共镜像：即预置在ModelArts内部的AI引擎。可以选择界面显示的公共镜像，也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页

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方案概述

开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入，问题求助响应慢；模型运行依赖多，开发环境搭建复杂；工具链种类多，学习周期长。专业人才短缺：客户虽然有专业的AI算法工程师团队，但不了解CANN与昇腾底层，在开发过程中遇到底层

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配置高级策略参数

12 摄像头重定向（仅单会话生效）摄像头重定向总开关：启用后最终用户可以在计算机中通过设备重定向之摄像头重定向方式使用终端设备上连接的摄像头设备。：禁用后最终用户不可以在计算机中通过设备重定向之摄像头重定向方式使用终端设备上连接的摄像头设备。默认选项：。说明：需在终端设备中安装摄像头设备驱动。

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可信联邦学习作业

可信联邦学习作业概述创建横向训练型作业横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业创建纵向联邦学习作业执行作业查看作业计算过程和作业报告删除作业安全沙箱机制

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IAM 身份中心

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909）

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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环境准备

昇腾规格规格名称描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等。预置

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新建联邦学习作业

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码状态码描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误父主题：可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业

删除联邦学习作业功能介绍删除联邦学习作业调用方法请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数参数是否必选参数类型描述 project_id 是

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更新应用版本

每修改一次，更新成一个版本，不同的作业版本之间，能快速进行对比，获得对比结果。前提条件已在视觉套件控制台选择预置工作流新建应用，详情请见新建应用。更新应用版本登录 ModelArts Pro 管理控制台，单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。进入视觉套件控制台。在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。默认进入“我的应用”页签。

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执行作业

横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。用户登录进入计算节点页面。在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。图1 执行作业等待执行完成，在“历史作

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模型训练简介

模型训练简介模型训练服务支持所有主流算法框架，如：Tensorflow， MXNet ，Caffe， Spark_MLlib，Scikit_Learn，XGBoost，PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源，集成了基于开源

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什么是OptVerse

什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。使用要求 OptVerse以开放API（Application

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方案概述

供无感化上云的操作体验；无需运维资源最新：管理无压力：无需运维管理线下计算机，线上的硬件资源持续更新，您可以一直使用到最新的配置；联合运营服务稳定：服务全方位：华为云与北鲲云联合运营，市场合作深度绑定，北鲲云为客户解决云上资源调度、软件工艺库安装、案例脚本调试全方位服务，为客户减负，服务稳定有保障；

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概要

IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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查询并导出课程学习记录

查询并导出课程学习记录前提条件用户具有“查询课程记录”权限操作步骤：登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表：图1 课程记录查询条件表1 “课程学习记录”筛选项

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创建纵向联邦学习作业

在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。图1 创建作业在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建可信联邦学习作业

创建可信联邦学习作业联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。父主题：使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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