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file_path”。 import os current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) # 获得启动文件bootfile.py的路径 project_root = os.path.dirname(current_path)
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集，DLI队列名。
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
音频（声音分类、语音内容、语音分割） 文本（文本分类、命名实体、文本三元组） 视频 参数填写无误后，单击页面右下角“创建”。 标注作业创建完成后，系统自动跳转至数据标注管理页面，针对创建好的标注作业，您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片（图像分类、物体检测、图像分割） 图2
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir
5版本，若非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id String 团队标注的成员ID。 表16 SampleLabel 参数 参数类型 描述
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
根据版本切分比例筛选版本。根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本，例如：“0.0,1.0”。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 数据集版本格式。可选值如下： 0：默认格式 1：Carbon格式（仅表格数据集支持）
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： 功能咨询
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式 score String 综合评分，用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL，用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID，用于团队标注。
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