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否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
者账户信息,按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式,如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决? 图10 提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后,可以在JupyterLab的git插件页面的History页签,看到“orig
说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 预测分析项目的工作流,将依次运行如下节点:
说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流,将依次运行如下节点:
说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,文本分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 文本分类项目的工作流,将依次运行如下节点:
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK(galleryformers)。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境(Python 3.8+)中安装AI
<exp_name>:实验名称:具体可以设置的值参考<cfgs_yaml_file> --master_addr <master_addr>:主master节点IP,一般选rank0为主master。 --num_nodes <nodes>:训练节点总个数 --rank <rank>:节点ID,从0开始,一般选rank0为主master。
说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,图像分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 图像分类项目的工作流,将依次运行如下节点:
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
<>=&"',长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制,可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前,请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖服务的权限,
参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败,如何处理? 当前智能标注为免费使用阶段,当系统的标注任务过多时,因免费资源有限,导致任务失败,请您重新创建智能标注任务或建议您避开高峰期使用。 智能标注时间过长,如何处理? 当前智能标注为免费使用阶段,当系统的标注任务过多时
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 创建模型 使用大模型创建模型,选择从对象存储服务(OBS)中导入,需满足以下参数配置: 采用自定义引擎,开启动态加载
work_path=work_path) 示例五:根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型,102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
EVAL:指明该对象用于评估。 TEST:指明该对象用于测试。 INFERENCE:指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。anno
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息,主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
220 221 222 223 224 225 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy import tensorflow as tf from six