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用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal
种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
如果下述问题您的任何一个回答为“是”，则需要阅读此文档 您是企业用户，且 存在多个部门，且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限
管理控制台上传时，单张图片的大小不能超过5MB，单次上传的图片总大小不能超过8MB，数据量大时推荐使用OBS Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder
ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，算内网还是公网？ 调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
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。 openssl genrsa -out key.pem
backends.cudnn.benchmark=False cuDNN确定性地选择算法。 torch.backends.cudnn.deterministic=True cuDNN仅使用确定性的卷积算法。 工具固定（Dropout） Dropout的实质是以一定概率使得输入网络的数
LabelAttribute objects 标签的多维度属性，如标签为“音乐”，可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name 否 String 标签名称。 property 否 LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type 否 Integer
可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 表6 SearchLabel 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 标签名。 op 否 String 多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property 否 Map<String
单击搜索框右侧的按钮，可设置Workflow列表页需要展示的内容和展示效果。 表格内容折行：默认为关闭状态。启用此功能可以让Workflow列表页中的内容在显示时自动换行。禁用此功能可截断文本，Workflow列表页中仅显示部分内容。 操作列：默认为开启状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显
S路径。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 是 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理
训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线服务停止后，启动新的在线服务，提示资源不足 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么？ 算法运行时需要依赖鉴权服务，公共资源池是否支持两者打通网络？ 创建失败的专属资源池删除后，控制台为什么还能看到？ 训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？
ap_val.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）。 父主题： 多机多卡
但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的AI开发平台，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深
task_version_id String 数据处理任务的版本ID。 template TemplateParam object 算法模板，如算法ID和参数等。 unmodified_sample_count Integer 处理后无修改的图片数量。 update_time Long
variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业
0：导出到OBS 1：导出到样本属性 表3 SmartTaskConfig 参数 参数类型 描述 algorithm_type String 自动标注的算法类型。可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练
参数 是否必选 参数类型 描述 high_score 否 String 置信度上界，默认为1。 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
网络随机参数初始化差异以及典型场景（例如Dropout和数据集Shuffle等操作）都可能在训练阶段Loss层面引入误差；再者，模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况；最后，则是不符合预期的计算或者通信导致的模型收敛问题。 在迁移流程中，一般已经有模型训练的标杆，因此主要关
label_entity1 = dict() # 标签对象 label_entity1['name'] = "疾病" # 标签名称 label_entity1['type'] = 101 # 标签类型，101表示实体类型标签 label_entity2 = dict()
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