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使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 示例: |---project_root
} } ] } 其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_
run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature
OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练任务的数据源,则需要指定数据集及特定的版本。因此,用户需要为准备好的数据发布一个版本,具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发,对同一数据源来说,将其不同时间对数据的处理和标注按
如果是“按需计费”的资源池,您可单击操作列的“删除”,即可实现对单个节点的资源释放。 如果想批量删除节点,勾选待删除节点名称前的复选框,然后单击名称上方的“删除”,即可实现对多个节点的资源释放。 如果是“包年/包月”且资源未到期的资源池,您可单击操作列的“退订”,即可实现对单个节点的资源释放。