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适配断点续训，操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启，则系统会记录重启信息，在训练作业详情页可以查看故障恢复详情，具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式：控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创建训练作业页面，开启“
自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题，需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 父主题： Standard数据管理
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。
VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [
ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时，目标路径设置为文件名，在本地IDE运行不报错，部署为在线服务时报错。 代码如下： session.obs.download_file（obs_path,
AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ 在ModelArts的算法管理页面，创建算法时勾选“显示旧版镜像”，选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。
在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量？ ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量，如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX 系统设置的默认值为3，表示使用RoCE
物体检测标注时除了位置、物体名字，是否可以设置其他标签，比如是否遮挡、亮度等？ 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题： Standard数据管理
r。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项，搜索Update: Mode，将其设置为none。 图1 打开Settings 图2 设置“Update: Mode”为“none” 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
r。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项，搜索Update: Mode，将其设置为none。 图1 打开Settings 图2 设置“Update: Mode”为“none” 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Ex
在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
动输入的参数。具体获取方式如下： 创建训练作业时，“输入”支持配置训练的输入参数名称（一般设置为“data_url”），以及输入数据的存储位置，“输出”支持配置训练的输出参数名称（一般设置为“train_url”），以及输出数据的存储位置。 训练作业运行成功之后，在训练作业列表中
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig
操作失败的错误信息。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 创建数据集标签。设置标签名称为“Cat”，物体检测标签的默认形状为“bndbox”。 { "labels" : [ { "name" : "Cat"
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST h
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