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安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（用户一定要保存好），或者每次都使用新的密钥对。 Step1 添加Remote-SSH插件 在本地的VS Code开发环境中，单击左侧列表的Extensions图标选项，在搜索框中输入SSH，单击Remote-SSH插件的install按钮，完成插件安装。
从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
视频数据集无法显示和播放视频 若无法显示和播放视频，请检查视频格式类型，目前只支持MP4格式。 父主题： Standard数据管理
使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径？ 问题现象 当在Notebook中使用Windows下生成的文本文件时，文本内容无法正确读取，可能报错找不到路径。 原因分析 Notebook是Linux环境，和Windows环境下的换行格式不同，Windows下是CRLF，而Linux下是LF。
使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径？ 问题现象 当在Notebook中使用Windows下生成的文本文件时，文本内容无法正确读取，可能报错找不到路径。 原因分析 Notebook是Linux环境，和Windows环境下的换行格式不同，Windows下是CRLF，而Linux下是LF。
delArts生成的在线服务API不支持domain范围的token，因此需获取使用范围为project的Token信息，即scope参数的取值为project。 预测文件的本地路径既可使用绝对路径（如Windows格式"D:/test.png"，Linux格式"/opt/data/test
转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp
而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img
而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。
o.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_trai
自由格式：管理的数据可以为任意格式，目前不支持标注，适用于无需标注或开发者自行定义标注的场景。如果您的数据集需存在多种格式数据，或者您的数据格式不符合其他类型数据集时，可选择自由格式的数据集。 表格 表格：适合表格等结构化数据处理。数据格式支持csv。不支持标注，支持对部分表格数据进行预览，但是最多支持100条数据预览。
MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资引擎规格为例。 GET https://end
声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据到OBS 登录ModelArts管
割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出到AI Gallery 用户可以将自己的数据发布到AI
否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求 预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集，数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下： 将原始表格数据（.xlsx）另存。单击“文件>另存为”，选择
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