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区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0
静态挂载 动态挂载：不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。 适用大容量扩展以及成本敏感型的业务场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等。 SFS容量型文件系统不适合海量小文件业务。 静态挂载 动态挂载 EVS 适用于Notebook场景，开发过程的数据持久化。
oads 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 作业所属的资源池。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型
数据集ID。 label_name 是 String 标签名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类
thms 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 search_algo_count Integer
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0
itor 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 系统生成的资源池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 time_range
or directory”。 提示找不到包等错误，请参见训练作业日志中提示“No module named .*”。 Ascend启动脚本和初始化脚本问题。 确认相关脚本是否来源于官方文档并且是否严格按照官方文档使用。比如确认脚本名称是否正常、脚本路径是否正常。具体请参见示例：从
whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list
5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B），支持sft、lora、预训练。 文档中新增对Llama3.2的适配（包括1B和3B），支持sft、lora、预训练。 代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中：
当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引擎（TF/PT/LibTorch），是否接受切换MindSpore。
转包周期”。 在弹出的“转包周期”页面，确认无误后单击“确定”。 图1 转包周期 选择弹性集群的购买时长，判断是否勾选“自动续费”，确认预计到期时间和配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成按需转包年/包月。
可以在Notebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1
下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
在Notebook实例详情页面获取开发环境访问地址（例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com）和端口号。 图1 Notebook实例详情页面 准备好密钥对文件。 密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（
ools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String 资源版本。可选值如下：
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息？ 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么？ 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集？ pip介绍及常用命令 在Mo
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clear_hard_property 否 Boolean 是否清空难例属性。可选值如下：
otas 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 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。
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