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使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 若您的原始表格中没有表
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
描述 name String 指标名称。 mode String 搜索方向。 max指定时表示指标值越大越好； min指定时表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表19 search_params 参数 参数类型 描述 name String 超参名称。
节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构，用户可根据实际场景进行灵活设计，在多分支场景下，并行分支的节点支持并行运行，具体请参考配置多分支节点数据章节。 表1 Workflow 属性 描述
什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询
创建可视化作业选择的规格，用户无需填写。参见表3。 schedule 否 Object 自动停止设置。参见表4。 表3 flavor属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 code 是 String 可视化作业选择的资源规格编码。通过flavor接口获得。 表4 schedule属性列表 参数 是否必选 参数类型
队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。 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default队列只用作体验，不
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
引言 训练精度问题是多种因素共同作用的结果，主要表现是训练过程的Loss不收敛、Loss收敛不符合预期或者Loss收敛趋势符合预期，但是模型评测结果表现不佳。 影响模型Loss收敛的原因是多方面的：首先，数据问题可能导致不收敛，例如数据预处理不完善；其次，模型的训练超参数也同样会
ce的“single-file policy”的设计原则，它的三个主要模块Pipeline、Schedulers和预训练模型中，Pipeline和Schedulers都完全遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码，而不是进行抽象处理。因
ModelArts支持从DWS导入表格数据，用户需要选择对应的DWS集群，并输入需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明，请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中，您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。
云服务的责任共担模型是一种合作方式，其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型，云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构，提供安全的硬件和软件基础设施，并确保云基础
这个工具需要具备以下的能力： 流程分析：沉淀行业样例流水线，帮助用户能快速进行AI项目的参考设计，启动快速的AI项目流程设计。 流程定义与重定义：以流水线作为承载项，用户能快速定义AI项目，实现训练+推理上线的工作流设计。 资源分配：支持账号管理机制给流水线中的参与人员（包含开发者和运维人员）分
Data source：已配置Grafana数据源； Metric：指标名称，可参考表1、表2、表3获取想要查询的指标； Labels：填写过滤该指标的标签，请参考表4。 图10 创建Dashboards查看指标 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
是否使用的是缓存。 表10 WorkflowConditionExecution 参数 参数类型 描述 result String 执行结果。 metric_list Array of WorkflowMetricPair objects 工作流度量信息列表。 表11 WorkflowMetricPair
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
多个在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过
在当前安全组的入方向规则中添加一条规则，基本协议选择ICMP协议，详细配置如下表所示，添加规则步骤请参考添加安全组规则。 表1 入方向规则 方向 协议/应用 端口 源地址 入方向 ICMP 全部 0.0.0.0/0 华为云安全组支持的协议参考可参考下表。 表2 入方向规则 协议 端口 说明 协议 端口 说明
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