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r”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止智能标注或自动分组任务 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id}/stop
用户ID，当user_id为all时，表示删除所有IAM子用户的授权。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除指定用户的授权 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations?user_id=****d80fb058844ae8b82aa66d9fe****
version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
4：表格 6：视频 9：自由格式 sample_usage 否 String 样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String
后单击“确定”。 SWR授权管理详情可参考授权管理。 如果给子账号的SWR授权不是SWR Admin权限，则需要继续配置SWR组织权限。 测试用户权限。 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登
orch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Map<String,Map<String,Integer>> 团队标注任务成员标注情况的统计信息。 请求示例 查询团队标注任务成员的进度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path)
String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业，按递增排序，显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs ?status=7&per_page=10
该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Noteboo
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以重启作业ID为10的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10/restart 响应示例 成功响应示例
-879d-24b05d997347的训练作业为例。修改成功后再调用查询训练作业接口即可看到description已被修改。 PUT https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
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