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__AUTO_ANNOTATION__：待确认 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data_path String 数据集数据存储路径。 data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下：
在线服务-非必选 批量服务-必选 String data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。 一般情况包括如下两种内容类型： “application/json”，发送json数据。 “multipart/form-data”，上传文件。 说明： 针对机器学习类
“类型”选中“ASCEDN”和“CPU”，按需选择规格，单击“立即注册”。 图7 选择已上传的镜像源 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。
为输入时，只需将JobInput中的data数据替换为data=wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory")或者data=wf.data.OBSPath(obs_path="fake_obs_path")即可。
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir
必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。 DATA /home/ma-user/work/data/training_data/qwenvl_dataset 必须修改。训练时指定的输入数据路径。 MODEL /home/ma-user/work/data/models/Qwen-VL-Chat
--data-path $DATA_PATH \ --vocab-file data/gpt2-vocab.json \ --merge-file data/gpt2-merges.txt \ --data-impl mmap
例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/labels/{label_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是
"ModelArts PASCAL VOC 1.0" import_resp = dataset.import_data(path="/obs-gaia-test/data/image/image-detection/", annotation_config=annotation_config)
id同时出现，但不可与data_url或data_source同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID。应与dataset_id同时出现，但不可与data_url或data_source同时出现。 data_source 否 JSON
inputs = wf.steps.MrsJobInput(name="data_url", data=wf.data.OBSPlaceholder(name="data_url",object_type="directory"))
基于原始pth模型前向推理。 output = model_inference(input_data) # 保存网络输出节点名称、维度、shape及输出到本地文件。 with open("output_data.txt", "w") as f: f.write("output_node_name
for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data)
predictor_instance.predict(data="your_raw_data_or_data_path", data_type="your_data_type") # 本地推理预测，data支持raw data或者文件路径，data_type支持'json'、'files'或者'images'
ama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000
ama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000
面，在“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件夹名称，例如：demo。挂载时，后台自动会在Notebook容器的“/data/”目录下创建该文件夹，用来挂载OBS文件系统。 选择存放OBS并行文件系统下的文件夹，单击“确定”。
add_argument('--data_url', type=str, help='the training data') # 解析参数 args, unknown = parser.parse_known_args() 完成参数解析后，用户使用“data_url”、“train_
hello func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) print(data) username = data['name'] rsp_msg = 'Hello
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