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yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score 否 String 根据置信度筛选。 slice_thickness
ModelArts在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果实例数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下： Host ModelArts-xx …… ServerAliveInterval 3600 # 增加这个配置，单位是秒，每1h向服务端主动发个包
“队列名称”：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，您可以在下拉框中选择您所需的队列。 “数据库名称”：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。 “表名称”：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的详细功能说明，请参见《DLI用户指南》。
w的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf.train.get_or_create_global_step()。
增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问
ir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_
} ] } 返回状态码为“200 OK”表示确认完成，响应Body如下所示： { "success" : true } 父主题： 应用示例
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness
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为了简化用户的委托授权操作，ModelArts增加了自动配置委托授权的支持，用户仅需在ModelArts控制台的“权限管理”页面中，为自己或特定用户配置委托即可。 只有具备IAM委托管理权限的用户才可以进行此项操作，通常是IAM admin用户组的成员才具备此权限。 目前ModelArts的委托授权操作是分区域操作的
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在弹出的编辑Workflow弹窗中，可以修改Workflow名称和标签。 在标签框中输入相应的标签后，单击“新增标签”，新生成的标签会展示在标签行的下方，您可以同时增加多个标签。标签增加完成后，单击“确定”，标签即可生成。 图3 新增标签 生成了标签的Workflow，支持在搜索框中按照标签筛选对应的Workflow。
ir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_
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