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查询数据集详情 查询数据集的详细信息，包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
desc：递减排序（默认值） query_current 否 Boolean 是否只查询数据集版本最新的任务。可选值如下： true：只查询数据集版本最新的任务 false：查询数据集版本的所有任务（默认值） return_result 否 Boolean 是否返回任务结果。可选值如下：
必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“预置框架”，并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本。 如果引擎版本选择“自定义”，则需要配置“镜像”参数，选择自定义镜像用于训练作业。 镜像 仅当预置框架的引擎版本选择“自定义”时才显示该参数，且是必填参数。 容器镜像地址的填写支持如下方式。 选
RC1。当运行环境实际cann版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要影响亲和api分析和aicpu算子分析。 2 torch_version 2.1.0 否 可选值包括1.11.0和2.1.0，当运行环境实际torch版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要有影响亲和api分析。
annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值）
行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： Step6 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 Step7 启动
进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： 步骤六 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 步骤七 启动增量推
Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
图像分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
到“自动学习工作流”。 预测分析项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
声音分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
WebSocket连接的建立 打开Postman（需选择8.5 以上版本，以10.12.0为例）工具，单击左上角，选择“File>New”，弹出新建对话框，选择“WebSocket Request”（当前为beta版本）功能： 图1 选择WebSocket Request功能 在新建
Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件
文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下，
进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： 步骤六 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 步骤七 启动增量推
'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于Lite
Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。 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
是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明
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