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务未分配完成，无法同时再启动任务。 1：运行中。labeler/reviewer进行标注和审核工作，owner验收，如新增、同步智能标注、导入未标注文件需再次分发新增文件。 2：验收中。owner发起验收任务，但并未完成验收，此时不允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。
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qwen1.5-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B qwen1.5-1.8b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat qwen1.5-4b https://huggingface
在此URL末尾加上Notebook实例的token。出于安全考虑，不建议通过此方式传播Notebook实例，防止实例被恶意利用。 URL参考示例：https://example.com/11136b81-4da9-49f3-a2c4-a41434f*****/lab?token=**** 父主题：
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env （可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）。 # shell pip install ipykernel
llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf llama2-70b https://huggingface
操作步骤如下： 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册，类型加上“GPU”，如图1所示。 图1 注册镜像 登录
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
下载CogVideoX1.5 5b模型，huggingface地址如下 https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B 准备数据集 数据集可参考使用如下数据集 https://huggingface.co/datasets/Wild-Hea
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发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
Lab详细操作请参见JupyterLab简介及常用操作。 创建一个ipynb文件。 图1 新建ipynb文件 然后执行如下命令。如果能成功导入，则表示环境准备完成。 from modelarts import workflow as wf 如果执行失败，可执行如下命令进行手动安装。
CogVideoX模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVi
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OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进行数据预处理。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。 创建调试训练作业 调试训练作业
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