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更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计 查询资源规格列表 查询专属资源池作业列表 查询专属资源池作业统计信息
String 搜索方向。 max：指定时，表示指标值越大越好； min：指定时，表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表13 search_params 参数 参数类型 描述 name String 超参名称。 param_type String 参数类型。
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。
通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布，每个版本相当于数据的一个快照，可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下： 对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，结
能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。 专属资源池有什么能力？ 新版专属资源池是一个全面的技术和产品的改进，主要能力提升如下： 专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许，您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload
切分数据时，选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码： X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中，主要应用场景如下： 适用于数据不断迭代的场景，可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中，并通过后续的数据集标注节点进行标注。
、“或”组合搜索。格式为“query logs AND erro*”或“query logs OR erro*”。 父主题： 管理批量推理作业
服务使修改生效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。批量服务参数说明请参见将模型部署为批量推理服务。 父主题： 管理批量推理作业
在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
processes.append(p) for p in processes: p.join() 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
部署服务：模型构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控功能，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal:
关闭数据预处理开关，可能会影响性能。 NPURunConfig(enable_data_pre_proc=false) 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。在资源池列表中，删除运行自动学习作业的专属资源池。操作完
型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项，提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发，Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述，供用户使用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义
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