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score 否 Float 置信度，取值范围为[0,1] type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容
label_name 否 String 标签名。 label_type 否 Integer 标注类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集
type String 标注类型。 id String 标注ID。 annotation_loc String 标注文件的云存储路径，对于物体检测是必选字段，对于其他类型是可选字段。 annotation_property String 标注属性。 confidence Double
享存储超时 训练作业已排队，正在等待资源分配 训练作业排队失败 训练作业开始运行 训练作业运行成功 训练作业运行失败 训练作业被抢占 系统检测到您的作业疑似卡死，请及时前往作业详情界面查看并处理 训练作业已重启 训练作业已被手动终止 训练作业已被终止（最大运行时长：xh） 训练作业已被手动删除
是否直接导入到最终结果。可选值如下： true：标签导入到已标注（默认值） false：标签导入到待确认，导入到待确认状态目前仅支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat object 标签格式，此参数仅文本类数据集使用。 samples 否 Array
是否必选 参数类型 说明 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。 model_version 否 String 模型版本。 model_status 否 String 模型状态，可根据模型的“publishing”、“published”、“failed”三种状态执行查询。
表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习（预测分析）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规格训练时长（单张Pnt1单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。
执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
执行时间最长。另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2(商用版本) python-3.7.13 mindspore-2.1.1 Mindspore版本与CANN版本，CANN版本和Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 本示例仅用于示意Ascend容器
requires_grad, net.get_parameters()), 0.01, 0.9) # 首次训练的epoch初始值，mindspore1.3及以后版本会支持定义epoch_size初始值。 # cur_epoch_num = 0 # 判断输出obs路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从
自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ ModelArts在线服务预测时，如何提高预测速度？ 在ModelArts中调整模型后，部署新版本模型能否保持原API接口不变？ ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ ModelArts在线服务处于运行中时，如何填写request
单击AI应用名称左侧的单选按钮，在列表页底部展开“版本列表”，在版本的操作列中单击“部署 > 在线服务”。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “选择AI应用及版本”：AI应用来源及版本会自动选择前面创建的AI应用。 “计算节点规格”：在下
size_bytes（cache目录的总大小）、ma_container_notebook_cache_dir_util（cache目录的利用率） 指标维度：根据实际需求选择相应的指标维度。例如service_id:xxx，然后单击“确定”。 监控对象设置完成后，选择“统计方式”和“统计周期”。
2312-aarch64-snt9b-20240606190017-b881580 从SWR拉取。 约束限制 请参考表2获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本方案使用需要用户具备k8s集群相关技能。 Step1 准备环境 请参考Cluster资源开通，购买C
制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持 ZeRO-3存在通信问题，如llama3-70B使用ZeRO-3暂不支持 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type:
"quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining duration
DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持llama3系列。 PPO训练暂不支持llama3-70B，存在已知的内存OOM问题，待社区版本修复。 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type:
project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success
尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署模型；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环
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