云上开发环境，无需配置环境，即可灵活调试运行代码。注意一个用户只能启动一个jupyter实例，且16个小时后会自动释放资源，到期时间前请及时将资源下载到本地单次运行时长为16小时，关闭后会释放资源规格 1*ascend-snt9b|ARM: 19核 180GB镜像 python3.9-ms2.7.0-cann8.2.RC1特性 预装mindspore、numpy、pandas等依赖我自己的香橙派上

我现在使用MindSpore 1.6版本对Qwen2.5-14B-Instruct完成了分布式微调，并对分布式权重进行了合并，我想将训练后的模型权重与基础模型进行合并后转换成HuggingFace格式权重用于VLLM部署推理应该怎么处理？合并后的权重基础训练设置seed: 42 # 随机种子，保证实验可复现output_dir: ‘./output/bill-xw-15’ # 输出目录路径load

以下是复现问题的模型，测试条件是使用了OpenHarmony的MindSpore Lite相关API，不过应该正常MindSpore Lite也是能复现的。converter转换的时候带--inputShape=转换出固定shape的模型，可以正常加载，但是当尝试Resize的时候，又报错了。converter转换后，dynamic input shape/dynamic axes都变成-1，然后

问题描述：按照Mindspore官网上在安卓上配置Mindspore Lite的教程在鸿蒙上进行配置在安卓上可以正常部署，但在DevEco Studio上配置后显示如下错误: 程序包com.mindspore.lite不存在import com.mindspore.lite.Model;^解答：你好，harmonyOS目前不支持arr包，具体可以参考鸿蒙论坛的这个讨论：华为开发者论坛......

按照Mindspore官网上在安卓上配置Mindspore Lite的教程在鸿蒙上进行配置。目前鸿蒙暂不支持aar包。如果需要做鸿蒙应用开发，建议直接使用c或者c++推理接口。在安卓上可以正常部署，但在DevEco Studio上配置后显示如下。错误: 程序包com.mindspore.lite不存在。Mindspore Lite可以直接部署在鸿蒙上。...

一、背景：1、在Linux系统的服务器上，目前已经安装有NVIDIA GPU驱动535.183.01版本和CUDA Toolkit 12.2版本，CUDA Toolkit默认的安装路径是/usr/local/cuda和/usr/local/cuda-12.2，该系统暂时无法使用Docker容器。

通过本文自注意力机制self-attention的过程解析，首先通过输入词的query和key相乘计算出一个关系权重，再用这个关系权重对value进行加权求和，以提升一个序列中相关向量的权重，降低不相关元素的权重。在计算完自注意力分数后，我们看到后面还有一个softmax计算，考虑到softmax的图形，在值越大的地方梯度会越小，所以如果上一步计算出的分数值越大，那样就会出现梯度小时的情况，此时就

定位报错问题的步骤：1、 找到报错的用户代码行：;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：;3、 查询不同版本上的API映射，与标杆算子进行对比；4、 需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

文章摘要 在使用MindSpore2.0.0和MindYolo030框架训练YOLOv5x模型时，当数据集从官方1600张图片更换为自建500张图片后，出现从第2个epoch开始loss值为NaN的问题。可能原因包括：数据集样本量过少、图片质量不佳或标注文件格式错误。建议解决方案是：1)检查数据集标注XML文件格式是否符合VOC标准；2)确认图片像素大小是否合适，必要时缩小图像尺寸；3)增加数据增

环境信息：win10，cpu，报错信息：工程和权重文件从官方网站上下载的。