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精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图3 ModelArts网络关联SFS Turbo 父主题： 准备工作
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图3 ModelArts网络关联SFS Turbo 父主题： 准备工作
“名称/ID”，进入资源池详情页面，查看网络配置信息。返回专属资源池列表，选择“网络”页签，找到专属资源池关联的网络，打通VPC。打通VPC网络后，网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称，单击后可以跳转至VPC详情页面。 图2 查看网络配置 图3 打通VPC VPC下创建弹性云服务器
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
则不会显示IPv6网络参数，请以控制台实际显示为准。 RoCE网络 当前使用A系列GPU时，进行分布式训练为了将硬件上的RoCE网卡使用起来，需要配置RoCE网络。 该参数与所选规格有关，若未选中规格或规格不支持RoCE网络，则不显示。 若规格支持RoCE网络但未创建过，单击“新建RoCE网络”即可完成创建。
支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断 容错能力强，故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测 提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效
修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网 使用TMS标签实现资源分组管理 释放Standard专属资源池和删除网络 父主题： ModelArts Standard资源管理
图像分类 text_classification：文本分类 text_entity：文本命名实体 object_detection：对象检测 audio_classification：声音分类 audio_content：声音内容 audio_segmentation：声音起止点
专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 若ModelArts网络关联SFS Turbo失败，则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图3 ModelArts网络关联SFS Turbo
Default：默认格式 label_task_type 否 Integer 版本数据对应的标注类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3：图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集
专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源
面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景
台对昇腾芯片及其开发生态的支持不断加强，提供了多款支持昇腾系列的神经网络算法。其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景；Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时，使用Mind
inf_cluster_id String 专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表，可选填，默认为空。
登录ModelArts管理控制台，在总览页选择“数据准备>数据标注”，进入“我创建的”页签，在右上方的作业类型中下拉选择对应类型的标注作业。（仅物体检测与图像分割支持快速复核功能） 在物体检测类型的标注作业列表，单击标注作业名称，进入标注详情页。 单击“已标注”页签的“快速复核”，进入复核页面，对标注结果进行确认。
设置。 控制台设置 在创建训练作业页面，开启“自动重启”开关，并勾选“无条件自动重启”，开启无条件自动重启。开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。如果未勾选“无条件自动重启”只是打开了“自动重启”开关，则表示仅环境问题导致训练作业异常时才会自动重启，
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败，则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图5 ModelArts网络关联SFS Turbo
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