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训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=llama2-13b-chat-test
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
实例自动停止的倒计时信息。 name String 实例名称。 pool Pool object 专属池的基本信息，在专属池中创建的实例会返回该字段。 status String 实例状态。枚举值如下： INIT：初始化 CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中
案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 名称：默认自动生成，也可自定义修改。 描述：数据集信息描述。 单击“确定”，跳转至“我的数据 > 我的下载”页签，等待下载完成（下载完成大概5分钟左右，请您耐心等待）。 图2
功能，需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”，避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能，如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X GET
${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 Step5 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run
_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号 Python代码如下，下述代码中以下参数需要手动修改： project_id：用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGI
超过1T。您可以通过专属资源池详情页面，规格页签，查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败，提示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置：
Boolean 延时参数标记。 表13 Constraint 参数 参数类型 描述 attribute String 条件属性，参数的某个字段值。 operator String 操作，当前只支持equal操作。 value Object 取值。 表14 WorkflowParameter
成验收，此时不允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。 3：通过。团队标注任务已完成。 4：驳回。manager再次启动任务，重新修改标注和审核工作。 5：验收结果同步中。验收任务改为异步，新增验收结果同步中的状态，此时不允许发起新的验收任务，也不允许继续当前验收，任务名称的地方提示用户同步中。
团队标注成员任务状态。可选值如下： 6：已创建。 0：启动中。 1：运行中。 2：验收中。 3：通过，即团队标注任务已完成。 4：驳回，即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name
方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号 Python代码如下，下述代码中以下参数需要手动修改： project_id：用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGI
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
e”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“python ${MA_JOB_DIR}/code/mnist.py” ，此处的“code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 训练输入：单击“增加训练输入”，参数名称设置为“
offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。 sort_by String 查询到当前用户名下的所有算法排序依赖字段。 order String 查询到当前用户名下的所有算法排序方式，默认为“desc”，降序排序。也可以选择对应的“asc”，升序排序。 group_by
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。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
边缘服务状态异常，异常信息：实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。 正常 实例在当前边缘节点状态为xxx，相关信息：xxx Instance is %s in node(%s), %s - 正常
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