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dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset
情。 如何选择可用区? 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下,否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时,需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池:专属资源池不与其他用户共享,资源更可控。在使用专属资源池之前,您
Baichuan3-13B(PyTorch)基于DevServer训练指导 推理参考文档: 主流开源大模型(PyTorch)基于DevServer推理部署 AIGC,包名:ascendcloud-aigc Controlnet插件支持NPU推理(适配ComfyUI) Open-Clip模型昇腾适配
发过程中选择此专属资源池。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等,均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成,按照使用量计费,方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下:
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
DistributedSampler from sklearn.metrics import accuracy_score 定义加载数据的方法和随机数,由于加载数据部分代码较多,此处省略 def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed)
使用【X+鼠标左键】 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“