GP Ant8裸金属本地盘实现软RAID5的解决方案 NPU Snt9B集合通信算子单机多卡性能测试指导 NPU Snt9B集合通信算子多机多卡性能测试指导 NPU Snt9B RoCE网卡带宽测试指导方案 NPU Snt9B如何快速使用Container-NPU模式 关闭和开启RoCE网卡网口

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常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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资质校验中扫码识别功能怎么用？ 前提条件 需要人员技能检查中勾选扫码识别（详见6.15.4） 图1 扫码识别配置位置 操作步骤 使用百度浏览器搜索个二维码生成器，用于生成二维码，输入： isdpu_用户账号。 图2 二维码生成器工具 用手机版ISDP APP扫描生成的二维码，可以读取ISDP账号，直接调取相关ISDP

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怎么变更用例执行人？ 用例的主执行人可以变更用例执行人，点击用例管理界面的流程历史按钮，第一个用例执行人就是主执行人，主执行人可以看到【变更执行人】按钮，点击进行变更 需求提交人可以在需求提交阶段，编辑需求里的流程图，修改流程图里的执行人，修改后提交需求审核通过后，用例的执行人即可被修改

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例

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支持NVIDIA CUDA并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。

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手动迁移可以在一键迁移有问题后，以此为线索来进行逐个适配，或者对于代码实现比较了解的前提下，主动完成代码改造。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装？ 可以用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。 python3 -c "import

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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用券买的产品，退订时券怎么处理？ 若资源退订满足五天无理由退订、未生效续费周期退订、未生效的资源或创建/变更失败的资源退订，退订时会返还购买时使用的代金券（若退订时代金券已过期失效，则退回的代金券金额失效），不返还折扣券。 若是非五天无理由退订（含已生效的续费周期），退订时不返还购买时使用的代金券和折扣券。

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准备数据 准备数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像，包括容器内资源检查 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT微调训练 介绍如何进行SFT微调训练。 LoRA微调训练

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖

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迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 模型精度有问题怎么办？ 模型转换失败时如何查看日志和定位原因？ Stable Diffusion WebUI如何适配？ LoRA适配流是怎么样的？ 数据类型不匹配问题如何处理？ 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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