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训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource object 节点资源量信息。 availableResources NodeResource
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cron表达式需要使用linux系统下支持的格式，其他的cron表达式会报错。表达式可能会包含问号，要兼容linux的cron表达式，需将“?”替换为“*”。 设置定时任务后，修改文件名称以及文件内容，已经创建好的任务不受影响。 立即运行后，在Notebook Jobs页签可以看到任务运行记录，右上角Reload刷新。
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
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批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签 批量修改标签 批量删除标签 按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务
当对自定义镜像的驱动进行升级时，请确定底层驱动是否兼容。当前支持哪种驱动版本，请从基础镜像中获取。 文件权限不足 该问题可能为自定义镜像的用户与作业容器的用户不同导致的。请修改dockerfile文件： RUN if id -u ma-user > /dev/null 2>&1 ; \ then echo 'MA
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parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
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manifest_path String 版本发布的manifest文件保存路径。 message String 发布时记录的任务信息（如：错误信息等）。 modified_sample_count Integer 已修改的样本数量。 previous_annotated_sample_count
版本可以不用选择。 task_name：填写需要创建的标注任务名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置，建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
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