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f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统，内置AI场景相关驱动和软件，预置Mod
f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
ent-id（commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<提交的ID码>/server-linux-x64/stable
问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： Token认证：Token具有时效性，有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像
对用户分享的新闻链接进行智能分类，帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统： 根据用户的阅读偏好和历史行为，智能推荐相关新闻，增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。
说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main (需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
值，并在后续节点中使用。 针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务，除了可以获取注册在公网的推理地址，还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用
cp命令复制到容器中/home/ma-user目录下，如下图所示。 在线下载地址： https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main https://huggingface.co/stabilityai/s
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
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