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数据存储 如何对OBS的文件重命名？ Notebook停止或者重启后，“/cache”下的文件还存在么？如何避免重启？ 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ JupyterLab默认工作路径是什么？ 父主题： Standard
从OBS目录导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从OBS目录导入数据规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。详细指导请参见创建OBS桶用于ModelArts存储数据。 确保数据存储的OBS桶与M
从OBS导入数据到数据集场景介绍 导入方式 OBS导入数据方式分为“OBS目录”和“Manifest文件”两种。 OBS目录：指需要导入的数据集已提前存储至OBS目录中。此时需选择用户具备权限的OBS路径，且OBS路径内的目录结构需满足规范，详细规范请参见从OBS目录导入数据规范
"value" : "2.5", "type" : "Float" }, { "key" : "xi", "value" : "0.0", "type" : "Float" }, { "key" : "num_samples"
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题： 导入数据到ModelArts数据集
从DWS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从DWS导入表格数据，用户需要选择对应的DWS集群，并输入需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明，请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据
从DLI导入数据到ModelArts数据集 表格数据集支持从DLI导入数据。 从DLI导入数据，用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据
从MRS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。
'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Est
参数 参数类型 描述 apps Array of ApigAppDetailInfo objects APP基础信息数组，可能为空数组。 count Integer 查询到的APP数量。 total_count Integer APP总数量。 表5 ApigAppDetailInfo
适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，
错误信息，当status为failed时，返回注明部署失败原因。 config 不同infer_type的config结构数组 不同infer_type的config结构数组 服务配置（如果是共享过来的服务，只返回model_id ，model_name，model_version） access_address
在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“本地上传” “上传数据存储路径”：数据存储的OBS路径。 “上传数据”：单击“文件上传”，上传本地的数据，单击“确定”。 图1 从本地上传数据 父主题： 导入数据到ModelArts数据集
响应Body参数 参数 参数类型 描述 metrics Array of metrics objects 指标对象列表。 取值范围 JSON数组大小不超过20。 表4 metrics 参数 参数类型 描述 metric metric object 指标参数集合。 dataPoints
img_preprocess(image_path) image = np.array(image, dtype=np.float32) image = np.frombuffer(image.tobytes(), np.float32) # 保存网络输入为二进制文件 image.tofile("input_data
total_metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。 表11 volumes属性列表
pe信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务
参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用，会自动生成，仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。 表13 volumes属性列表
参数 参数类型 描述 gpu_p4 Float GPU个数，可选，默认不使用，支持配置小数，输入值不能小于0（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 memory Integer 内存，单位为MB，仅支持整数。 cpu Float CPU核数，支持配置小数，输入值不能小于0
pe信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务
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