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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、模型管理和模型部署流程。 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
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>>
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
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
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：
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
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。请参见弹性裸金属Lite Server。 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储算法和Workflow。 订阅免费Workflow 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > MLOps > Workflow”，进
数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集、算法、运行脚本、训练输出产物、训练过程日志均可以存储在OBS中。 推理部署 训练作业结束后，其生成的模型可以存储在OBS中，创建模型时，从OBS中导入已有的模型文件。
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：
s收敛的原因是多方面的：首先，数据问题可能导致不收敛，比如数据预处理不完善；其次，模型的训练超参数也同样会导致类似的情况；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，则是由计算过程导致的模型收敛问题。 模型精度（以模型评测结果衡量的各种指标，广义的Model Acc
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
earn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示模型的算法实现类型，如果已在模型配置文件中配置，则可不填。如：predict_analysis、object_detection 、image_classification。
标注任务描述信息，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 否 str 表5 Label 属性 描述 是否必填 数据类型 name 标签名称 否 str property 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等 否 str、dic、Placeholder type 标签类型 否
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