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“仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 单击“保存”，完成修改。 关联资产 数据集可以关联Notebook和算法。当数据集关联了Notebook或算法时，Notebook或算法页面也显示关联了数据集。 选择“关联资产”页签，单击右上方的“编辑”，在搜索框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。
String 标注团队成员邮箱。 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
的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。
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以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选
的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。
的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
需指定op的值。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 表8 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String 标签名。 op 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 Map<String,Array<String>>
收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：
Shell登录运行中的训练容器。 通过Sleep命令使训练作业保持运行 如果训练作业使用的是预置框架： 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“预置框架”，代码目录中新增sleep.py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud
过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件
单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产 在输入框中输入资产ID后，单击“关联”即可关联其他资产，更方便其他使用者进行查找。算法可以关联数据集资产。 选择“关联资产”，在输入框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。 在弹出的“资产信息”页面，单击“确定”即可关联资产。
需的模型。 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd
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
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