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示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data(
表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name 是 String 可视化作业名称。限制为1-20位只含数字，字母，下划线，中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是
进入AI Gallery。 单击“我的Gallery>我的资产>Workflow”，进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI Gallery的工作流。 图1 发布的Workflow 您可以单击工作流名称，查看发布的工作流详情。 其中release_t
d同时出现。 pool_id 是 String 专属资源池ID。可在ModelArts管理控制台，单击左侧“专属资源池”，在专属资源池列表中查看资源池ID。创建专属池作业时，pool_id必选，且不能与spec_id同时出现。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎
hard_coefficient Double 难度系数，范围为[0,1]。 hard_reasons String 标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID。 source_map String source的映射。 表4 annotation标注属性 参数 参数类型 描述
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储模型训练的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费
训练作业的版本数。 请求示例 如下以查询训练作业状态为7，每页展示10条记录，指定到第1页，按照“job_name”排序并递增排列，查询作业名字中包含job的所有训练作业数据为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs
表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name 是 String 训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是
classfication 1.0：文本和标注分离，文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件，并且以行数进行对应，如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如，标注对象“COMMENTS_20180919_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样
图10 单算子执行时间（CANN7.0 RC1） nonzero算子优化 将mask转化为index，对于所有值大于0的tensor在某些计算中可以利用乘法替代。例如要对mask的tensor求和。tensor_a[mask].sum()就相当于(tensor_a * mask).sum()。
ay ) 亲和API替换 optimizer.clip_grad_norm_fused_ 在替换为npu亲和梯度裁剪api之前，请确保代码中已使用npu亲和优化器。 torch原生代码示例如下： import torch optimizer = torch.optim.AdamW(model
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