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在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 调用查询数据集的统计信息接口查看数据集的标注统计信息。 当数据集使用完成或不再使用时，调用删除数据集接口删除数据集。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署
表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSMultiTurnHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 Gen
表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSInstructionHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 Ge
#####| 1/1 [00:00<00:00, 1.77it/s] 上传多个文件 在服务器执行如下命令，可以通过“--include”或“--exclude”将服务器上的某种格式的文件依次上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id}
表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSInstructionHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 Ge
表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSInstructionHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 Ge
表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSMultiTurnHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 Gen
m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 result_property 否 String 样本状态，不传或传-1默认返回全部样本。可选值如下： -1：全部 0：保留 1：修改 2：删除 3：新增 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
/configs/unet.ini 最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。 如果用户设置的dim数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度，实际推理时，使用的输入数据的shape需要与设置的档位相匹配。 父主题：
sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹，单击分享按钮，选择分享链接有效期，自定义提取码，例如123456，单击“复制链接”，记录该链接。 准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接
String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。 output_path
执行优化。 Workflow介绍 Workflow（也称工作流，下文中均可使用工作流进行描述）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 图2 Workflow
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
ModelArts_Market regist_activity 修改个人资料 ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7
事件描述 事件级别 StopNotebook 实例停止 重要 StopNotebookResourceIdle 实例因资源空闲即将自动停止或实例因资源空闲自动停止 重要 表4 更新实例过程的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 UpdateName 更新实例名称 提示 UpdateDescription
获取在线服务信息 在调用接口时，需获取在线服务的调用地址，以及在线服务的输入参数信息。步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面，可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。
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