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”或“指定标注管理员”。 “选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。
配置等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore Lite推理框架执行推理并使用昇腾后端主要包括以下步骤： 创建运行上下文：创建Context，保存需要的一些基本配置参数，用于指导模型编译和模型执行，在昇腾迁移时需要特别指定target为“Ascend”，以及对应的device_id。
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS SDK相关功能，推荐使用ModelArts
Notebook创建后，“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。 图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“
standalone：标识为单任务实例作业。 nnodes：任务实例个数。 nproc_per_node：每个任务实例启动的主进程数，设置为任务分配的NPU数相同。 node_rank：任务rank，用于多任务分布式训练。 master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。
行精确控制，请使用第二种方式。 2、定制化委托授权 管理员在IAM中为不同用户创建不同的委托授权策略，再到ModelArts中为用户配置已创建好的委托。管理员在IAM中为用户创建委托时，根据用户的实际权限范围为委托指定最小权限范围，控制用户在使用ModelArts过程中可访问的资
分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;,”其中的某一字符。 否 str sample_label_separator 文本与标签之间的分隔符，默认为Tab键分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|
工作流来源，可选值为ai_gallery，表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages 否 Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels 否 Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。
分页参数limit，表示单次查询的条目数上限。假如要查询20~29条记录，offset为20，limit为10。 offset 否 String 分页参数offset，表示单次查询的条目偏移数量。假如要查询20~29条记录，offset为20，limit为10。 sort_by 否 String 排序依据字段，
开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例： 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址
String 工作流来源，可选值为ai_gallery，表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。
=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）、in（包含）、or（或）。 left 否 Object 节点执行条件为true时的分支。 right 否 Object 节点执行条件为false时的分支。 表11 WorkflowStepPolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 poll_interval_seconds
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