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使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts
训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。 步骤四：运行工作流 在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始，依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点，直至工作流全部运行完成。您需要做的是：
、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表会自动刷新，并更新至最新一条的执行记录数据，且与DAG图和总览数据面板双向联动更新数据。每次启动后都会新增一条运行记录。 用户可以单击Workflow详情页中任一节点查询节点运行状况。包括节点的属性（节点的运
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
用户与委托的关系是多对1的关系。这意味着，如果两个用户需要配置的委托一致，那么不需要为每个用户都创建一个独立的委托项，只需要将两个用户都“指向”同一个委托项即可。 图2 用户与委托对应关系 每个用户必须关联委托才可以使用ModelArts，但即使委托所赋之权限不足，在API调用之
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
Alpaca指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
获取智能任务的信息 功能介绍 获取智能任务的详细信息，支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK
降低人工标注量，帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Ex
行。 实验记录：实验的持久化及管理。 共享：支持将工作流作为资产发布至AI Gallery，分享给其他用户使用。 如何开发一条工作流请您参考入门教程开发第一条Workflow。 运行态-运行工作流 Workflow提供了可视化的工作流运行方式。使用者不需要了解工作流的内部细节，只
JobAlgorithmResponse object 训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse
数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言记录。具体的格式需要参考Qwen-VL官方指导资料，示例如下所示：
数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言记录。具体的格式需要参考Qwen-VL官方指导资料，示例如下所示：
Alpaca指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url} 使用nerdctl工具拉取镜像。 nerdctl --namespace k8s.io pull
crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url} 使用nerdctl工具拉取镜像。 nerdctl --namespace k8s.io pull
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。
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