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数据集版本不合格 出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。
统。 选择存放OBS并行文件系统下的文件夹，单击“确定”。 图1 动态挂载OBS并行文件系统 挂载成功后，可以在Notebook实例详情页查看到挂载结果。 图2 挂载成功 方式2：API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
权限，包括对自己实例的创建、启动、停止、删除等权限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限，也不需要查看其他用户的Notebook实例。 图1 账号关系示意图 配置管理员权限 管理员账号需要拥有ModelArts专属资源池的完全控制权限，以及
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 description 模型注册节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps
tput的列表 properties 数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy
训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题： 训练管理（旧版）
请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。
annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。该字段为None，则不导入标注信息。如果根据Manifest文件导入，可以传入一个内容为空的dict对象实现导入标注信息。目前支持的标注格式类型如下： 图像分类 物体检测 语音分类 文本分类 with_column_header
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头，
Lite Cluster 资源池创建失败的原因与解决方法？ Cluster资源池节点故障如何定位 特权池信息数据显示均为0%如何解决？ 重置节点后无法正常使用？
2u", "instance_count": 1, "src_path": "https://infers-data.obs.xxx.com/xgboosterdata/", "dest_path": "https://infers-data.obs.xxx.com/output/",
问Cluster机器，具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info
"region_id": "cn-north-1", ...... 当接口调用出错时，会返回错误码及错误信息说明，错误响应的Body体格式如下所示。 { "error_msg": "The format of message is error"
擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平
Output的列表 properties 数据集导入相关的配置信息。 是 ImportDataInfo title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集导入节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 results Array of BatchResponse objects 向标注成员发送邮件的结果。 success Boolean
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