超分辨率转换

设备等待（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下，可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡，会有卡与卡之间的通信，这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题

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变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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时间精度（time_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 100 2 50 3 20 4 10 5 2 6 1 7 0.5 8 0.2 9 0.1 10 0.05 11 0.02 12 0.01 13 0.005 14 0.002 15 0.001 16 0

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu

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推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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提高RabbitMQ性能 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标，指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数，实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时，会给内存使用带来沉重的负担。为了释放内存，RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。刷盘需要重

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Msprobe精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，

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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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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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