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于动态batch配置说明详见：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.3.0/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html 使用如下转换命令： converter_lite --fmk=ONNX
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造，代码编写示例如下： from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage"
可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。 牵扯部分文件用户组不一致的
objects 事件。 hard_example_path String 难例的存放路径。 hard_select_tasks Array of HardSelectTask objects 难例筛选作业列表。 manifest_path String manifest文件的存放路径。 model_id
extend([ # at this point, we have an iterator over the shards assigned to each worker at each node tarfile_to_samples_nothrow
data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects
“dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_type”为“0”表示数据集类型为图像分类。 “data_path”为数据源所在的存储路径。 “work_path”为数据集输出位置。 “labels”为数据集的标签列表，填写标签信息。 返回状态码为“201 Created”，响应Body如下：
objects 事件。 hard_example_path String 难例的存放路径。 hard_select_tasks Array of HardSelectTask objects 难例筛选作业列表。 manifest_path String manifest文件的存放路径。 model_id
Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage"
from_pretrained()”加载： newbert.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="./您的权重文件本地存储路径/.") 后续操作 自定义模型文件构建完成后，可以参考托管模型到AI Gallery将模型文件托管至AI Gallery。建议托管的模型文件列表参见表2。
data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects
model_registration], storages=[storage] ) 从训练作业中注册模型（模型输入来源OBS路径，训练完成的模型已存储到OBS路径） import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点，输入来源于OBS中
会舍弃标注框超出原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx.jpg
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息，指定后，训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器，并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1
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