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模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
默认用户权限可选择优先级1和2，配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如果训练作业长时间处于“等待中”的状态，则可以通过修改作业优先级来减少排队时长，请参见修改训练作业优先级。 SFS Turbo 当ModelArts和SFS Turbo间网络直通时，训练作业支持挂载多个SFS
modifying its built-in input and output mode. 模型发布失败，模板({0})不支持修改其内置输入输出模式 模板模型发布时不支持修改内置的输入输出模式。 400 ModelArts.3031 Cancel sharing failed, ({0})
即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home
即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图3 下载代码至本地 配置本地PC开发环境。 修改“models/official/cv/resnet/requirements.txt”文件，改为： numpy==1.17.5 scipy==1
权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
成验收，此时不允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。 3：通过。团队标注任务已完成。 4：驳回。manager再次启动任务，重新修改标注和审核工作。 5：验收结果同步中。验收任务改为异步，新增验收结果同步中的状态，此时不允许发起新的验收任务，也不允许继续当前验收，任务名称的地方提示用户同步中。
案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 名称：默认自动生成，也可自定义修改。 描述：数据集信息描述。 单击“确定”，跳转至“我的数据 > 我的下载”页签，等待下载完成（下载完成大概5分钟左右，请您耐心等待）。 图2
_type字段未填写，则表示默认使用"TensorFlow"。 如果您构建的工作流对注册的模型类型没有修改的需求，则按照上述示例使用即可。 如果您构建的工作流需要多次运行可以修改模型类型，则可使用占位符参数的方式进行编写： model_type = wf.Placeholder(
"https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name)
ts参数配合使用。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。 create_time Integer 创建时间，UTC。 enterprise_project_name String 企业项目名称。
方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号 Python代码如下，下述代码中以下参数需要手动修改： project_id：用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGI
超过1T。您可以通过专属资源池详情页面，规格页签，查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败，提示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置：
返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
件。模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
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