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--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型,建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”,设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “配置文件” 系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关,您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明: 该功能即将下线,后续请根据“AI引擎”
swr_path 容器镜像的SWR路径 是 str 示例: example = SWRImage(swr_path = "**") # 容器镜像地址,用于模型注册节点的输入 表9 GalleryModel 属性 描述 是否必填 数据类型 subscription_id 订阅模型的订阅ID
String 训练作业选择的引擎版本名称。如果填入engine_id,则无需填写。 image_url String 训练作业选择的自定义镜像地址。 表27 TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 异构训练作业的任务角色。 枚举值: learner(支持GPU\CPU规格)
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
据进一步确认标注,然后将其加入训练数据集中,使用此数据集训练模型,可得到精度更高的模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数
/user-job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时,系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时,在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
否 String 算法选择的引擎版本名称。若填入engine_id则无需填写。 image_url 否 String 算法选择的自定义镜像地址。 表12 ResourceRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 资源约束,可选键值如: fl
针对未完成验收的任务,可以继续验收。针对未发起过验收流程的任务,不支持“继续验收”,按钮为灰色。 在“任务统计>标注进展”页签中,针对需继续验收的任务,单击“继续验收”。系统直接进入“实时验收报告”页面,您可以继续验收未验收的图片,设置其“验收结果”。 完成验收 继续验收完成后,单击右上角“完成验收”在完成验收
否 String 算法选择的引擎版本名称。若填入engine_id则无需填写。 image_url 否 String 算法选择的自定义镜像地址。 表12 ResourceRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 资源约束,可选键值如: fl
名称:创建数据集名称,为方便后续创建物体检测项目选择对应的数据集,建议您的数据集名称具有可识别性。 描述:描述数据集详细信息。 图1 下载详情 确认无误后单击右下角“确定”。 系统会跳转到我的下载页面,单击按钮,查看下载进度,等待数据集下载完成(下载完成大约需要5分钟,请耐心等待)。单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。
新增委托:如果没有委托可选,可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户,需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称,用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制
String 模型名称,名称只能字母,中文开头,为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符,支持1-64个字符。如果未输入该参数,系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本,格式需为“数值.数值.数值”,其中数值为1-2位正整数。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain
再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示: 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值(0.9),此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值(即每一行的数据都是一样的),此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯