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区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：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一个版本。如第一次训练版本号为“0
ame} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 plugintemplate_name 是 String 插件模板的名称。可选值如下： gpu-driver：GPU驱动插件模板信息
是 String APP编号，可通过APP列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置
vors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor_type 否 String 查询训练作业规格的类型，不填为查询所有。枚举值：
提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“origin/HEAD”和“orgin/master”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题： 通过Ju
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，每次训练生成一个版本。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。
是 String APP编号，可通过APP列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置
是 String APP编号，可通过APP列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置
PUBLIC：租户内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERNAL：创建者、主账号、指定IAM子账号可访问，需要与grants参数配合使用。 name 否 String 工作空间名称。长度限制为4-64字符，支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系
除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。 声音分类训练失败请检查音频格式是否为16bit的WAV格式。 还无法排除故障，建议您提交工单，由专业工程师为您服务。
Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界
vors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。 labelSelector
复位，与上方拖动为同组操作，当执行了拖动后，可以单击复位按钮快速将标注框恢复为拖动前的形状和位置。也可使用快捷键【Esc】 标注图片（图像分割） 标注作业详情页中，展示了此标注作业中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。 在“未标注”页签图片列表中，单击图
报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果，快速剔除掉不想要的，或者将某一类直接全选后添加标签。 目前只有“图像分类”、“物体检测”和“图像分割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 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
rces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
orks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labelSelector 否 String 标签筛选。 limit 否 Integer
标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 如您将已标注好的文本文件上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 要求将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应，如标注对象文件名为“COMMENTS_114745.txt”，那么标注文件名为“COMMENTS_114745_result
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
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