在21世纪，汽车已经成为人类生活中不可或缺的工具，它给人们带来便利的同时，也会产生交通事故，交通事故通常是由驾驶员的疲劳驾驶和不规范驾驶造成的。疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续行车后，由于缺乏必要的休息，导致在心理技能和生理机制上发生变化，客观上表现为驾驶技能的下降。这种状态的驾驶员往往会出现打瞌睡、反应迟钝、注意力不集中等现象，极大地增加了交通事故的风险。根据世界卫生组织（WHO）的统计，全球每年

最近做吞吐量调试涉及到输入batch_size的设置，为了把算力和显存用起来，同时不触发out of memory，需要提前估计大模型推理过程中的显存占用，我参考了MindIE官网的这个文档完成了估计：性能调优流程-性能调优-MindIE Service-MindIE2.0.RC2开发文档-昇腾社区 。大模型推理的过程中，显存主要用来存储kvcache。kvcache的大小和token的数量成正比

在各类建筑工地、工厂车间等生产作业场所，安全问题始终是重中之重。安全帽作为保护工作人员头部免受意外伤害的关键防护装备，正确佩戴与否直接关乎生命安全。然而，现实场景中，因人员疏忽、管理不善等因素，未佩戴或未正确佩戴安全帽的情况屡见不鲜，这无疑极大地增加了安全事故发生的风险。据相关统计数据显示，在建筑行业，因头部受伤导致的伤亡事故占比颇高。每年，全球范围内都有众多工人因未规范佩戴安全帽，在高空坠物、设

遥感图像在众多领域有着广泛的应用，如土地利用分类、城市规划、农业监测、环境评估、灾害监测等。然而，原始的遥感图像数据量大且复杂，其中包含了各种地物信息，如建筑物、道路、水体、植被、农田等，这些地物在图像上呈现出不同的特征和模式。准确地将这些地物从遥感图像中分割出来，对于后续的分析和决策具有至关重要的意义。例如，在城市规划中，通过对遥感图像的分割，可以清晰地了解城市的建筑分布、道路网络以及绿地面积等

在当今数字化信息爆炸的时代，文本分类技术的应用场景无处不在且至关重要。在新闻媒体行业，每天产生的海量新闻稿件需要快速准确地分类到不同的主题类别，如政治、经济、文化、科技、体育、娱乐等，以便读者能够迅速找到自己感兴趣的内容，同时也方便媒体机构进行内容管理和推荐。社交媒体平台上，用户发布的海量帖子和评论需要进行情感分析和主题分类，企业可以借此了解公众对其产品或品牌的看法，及时发现潜在的危机，并制定相应

使用torch+mindspeed训练时，可能出现类似“wait socket establish timeout, role[0] rank[1] timeout[120]”的报错，plog日志内容如下：上图中给出以下信息：1，本端device id（5）、本端rank（1）、对端rank（2）。本端rank和对端rank表示的是在通信域内的rank编号，如果是子通信域，需要注意device i

如上图所示，红框截图就是1号卡的通信域的算子执行时序，每个卡有多个通信域，因为这个卡可能同时参与了多种并行，蓝框的每个plane反馈的也是通信行为，只是它反馈的是task粒度，Group xx communication 反馈的是算子粒度。1，版本开发的同学正在做一个需求，就是显示每个communication group对应哪些卡，这样我们就可以知道是不是跨机通信域了，比如说4机32卡的集群，[

所以，不管是帮忙他人排查问题，还是自己排查问题，先从基本的检查开始，先检查卡有没有被占用，有的话就kill掉（如果是别人的任务，先知会一下哈）！其次，不要自己随意组合版本，否则会因为经验不足卡在莫名其妙的问题上。当然，也可以从产品本身出发，做得更好用一些，比如说，报错信息里面给出一些解决问题的提示、增加版本不匹配提示等等。好用的产品需要精雕细琢，任重而道远！本文由博客一文多发平台OpenWrite

本实验指导共包含实验环境准备、训练数据集准备、模型权重准备和预训练4个部分。

mindspeed-llm是，原来叫"modelLink"。这篇文章带大家阅读一下数据处理脚本preprocess_data.py（基于1.0.0分支），数据处理是模型训练的第一步，经常会用到。首先来看一下main函数可以看到，main函数处理逻辑主要由这几个函数组成：build_splitter、build_tokenizer、build_dataset、get_dataset_handler、