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集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
下载目标的本地文件夹，下载的本地目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 父主题： OBS管理
IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用户添加授权，使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的帐号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”，在弹出的窗口中为IAM用户选择权限，然后单击“确定”。
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
manifest_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 size Long 样本数量。 samples JSON Array 样本列表。样本属性请见表3。 表3 sample样本属性 参数 参数类型 描述 source String 被标注对象的URI，支持OBS、HTTPS、Cont
添加数据。 图7 添加数据 在弹出的导入对话框中，选择数据来源和导入方式，选择导入的数据路径和数据标注状态。 图8 添加图片 在导入对话框中，单击“确定”，完成添加数据的操作。 您添加的图片将自动呈现在“全部”的图片列表中，也可单击“添加数据>查看历史记录”，进入“任务历史”界面，可查看相应的导入历史。
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
重启可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id
完整的日志大小（单位：字节）。 表4 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息，调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码，调用成功时无此字段。 error_solution
名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表 否 ModelInput或者ModelInput的列表 outputs 模型注册节点的输出列表 是 ModelOutput或者ModelOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str
b_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否为必选
作业使用的资源规格相关配置 是 JobSpec inputs 作业节点的输入列表 是 JobInput或者JobInput的列表 outputs 作业节点的输出列表 是 JobOutput或者JobOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description
则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data), # JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用data=wf.data
的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore
inputs 数据集导入节点的输入列表。 是 DatasetImportInput或者DatasetImportInput的列表 outputs 数据集导入节点的输出列表。 是 DatasetImportOutput或者DatasetImportOutput的列表 properties 数据集导入相关的配置信息。
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，“user_id”为IAM用户ID，“content”为上一步创建的ModelArts委托。 返回状态码“200 OK”表示配置授权完成，响应Body如下所示： { "result": true } 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。
成员发送标注邮件。在发起团队标注任务时，请确保数据集中存在“未标注”数据。 只有当创建团队标注任务时，标注人员才会收到邮件。创建标注团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题：
请求输入的问题和图片。`role`: 表示消息的发送者，这里只能为用户。`content`: 表示消息的内容，类型为list。单图单轮对话content必须包含两个元素，第一个元素type字段取值为text，表示文本类型， text字段取值为输入问题的字符串。 第二个元素`type`字段取值为image_url，
对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。
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