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在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布的CSV文件的第一行是列名 false：发布的CSV文件的第一行不是列名 表12 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
@modelarts:color 否 String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
是否必选 参数类型 描述 delete_policy 否 Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下： 0：只删除标签 1：删除标签及包含标签的样本 2：删除标签和包含标签的样本及其源文件 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels
@modelarts:color String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。 source_info SourceInfo object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header
@modelarts:color 否 String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 app ApigAppDetailInfo object 创建的APP基础信息。 表5 ApigAppDetailInfo
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
limit String 最大显示条数。 offset String 开始的条数。 order String 排序方式。 start_time String 事件的开始时间。 end_time String 事件的结束时间。 events Array of Event objects
存储资源费用：数据存储到对象存储OBS的费用。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。 按需计费 规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 专属资源池 专属资源池的费用已在购买时支付，运行
他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督
删除开发环境实例，删除的资源包括Notebook容器以及对应的所有存储资源。 通过运行的实例保存成容器镜像 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。
Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。
镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
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