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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
通过ModelArts的Notebook,在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口,获取Notebook相关的监控数据和事件,展示在ModelArts的Notebook中。 建议配置。 VPC接入 VPC vpc:ports:create
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 high_score 否 String 置信度上界,默认为1。
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
json,并复制到NPU节点的容器内,将NPU设备训练输出的trainer_state.json文件重命名为trainer_state_npu.json。 对其进行解析就可以获取loss信息,这里可以使用如下脚本进行loss曲线的绘制。 # compare_metric.py import json import os
yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
集群所需的ECS实例数、内存大小、CPU核数和EVS硬盘大小等资源会超出华为云默认提供的资源配额,因此需要申请扩大配额。 具体的配额方案请联系客户经理获取。 配额需大于要开通的资源,且在购买开通前完成配额提升,否则会导致资源开通失败。 Step5 购买CCE集群 购买Cluster资源池时,
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。 high_score
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
steps=[job_step], storages=[storage] ) Workflow不会自动获取训练输出的指标信息,要求用户自行在算法代码中获取指标信息并且按照指定的数据格式构造出metrics.json文件,自行上传到MetricsConfig中配置的OB