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允许多个条件，条件之间的关系为&& if_then_steps="training_job_retrain", # 当condition结果为true时，名称为training_job_retrain的节点允许执行，名称为model_registration的节点跳过不执行
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构
Abnormal AI Gallery. AI gallery异常 调用AI市场接口getVersionDetail失败 400 ModelArts.4717 Failed to execute the fulfillment task by AI Gallery. AI gallery执行的履行任务失败
job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复
/usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： device=/dev
HUT DOWN即可停止该实例。 图3 单击SHUT DOWN停该实例 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 train_data_path String 训练数据的存放路径。 train_job_id String 训练作业ID。 train_job_name String 训练作业名称。 unconfirmed_sample_count
LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导，涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接，即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container size (xG) is
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同场景类型，结构不同。 图像分类场景，其目录
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name}：容器名称，进入容
-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查： 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推
本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB
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