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ranktable路由规划生效。训练启动脚本（xxxx_train.sh）示例如下。其中“MASTER_ADDR”和“NODE_RANK”必须保持该赋值。 #!/bin/bash # MASTER_ADDR MASTER_ADDR="${MA_VJ_NAME}-${MA_TAS
vidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia driver版本保持一致。 以安装515.105.01版本为例。 version=515.105.01 main_version=$(echo
F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。训练数据的
9表示保留百分之90的原数据。 n_clusters auto auto 数据样本的种类数，默认为auto，即按照目录中图片个数取类别总数，可指定具体类别数，如 4 do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验，否则只进行数据去重。
data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的m
说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像
消息通知 订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择需要监控的节点或者Workflow状态，在事件发生时发送消息通知。 说明： 打开开关后，需要先指定SMN主题名，如未创建主题名，需前往消息通知服务创建主题。 支持对Workflow中单个节点、多个节点以及工作流的相关事件进行订阅。订阅列
等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义，预置镜像已经在SWR仓库中，通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信，基于安全加固最佳实践，访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式，确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景
json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
steps=[job_step], storages=[output_storage] ) # 工作流默认创建在default工作空间下，可以通过以下方式指定工作流归属的空间 # workflow = wf.Workflow( # name="image-classification-ResNeSt"
Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动
910-xxx.zip文件，获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 解压后，进到指定目录： cd multimodal_algorithm/LLaMA-VID/ 执行安装脚本： bash llama_vid_install
3.911-xxx.zip文件，获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-CV-6.3.911-*.zip #解压后，进到指定目录 cd Paraformer/paraformer_infer/torch_npu #安装三方库 pip install funasr==1
约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不
limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 low_score 否 String 置信度下界，默认为0。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 order 否 String 指定查询的排序顺序。可选值如下：
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