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module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在3
com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0.2.5 cd ./AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件，针对NPU进行如下适配工作，以支持在NPU上进行量化。
activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers 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。 pip install transformers==4
将文件夹压缩成压缩包，上传方式与大文件相同。将文件上传至Notebook后， 可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 父主题： 文件上传下载
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
on", "obs:object:ListMultipartUploadParts", "obs:object:AbortMultipartUpload", "obs:object:GetObjectAcl"
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
各点坐标 <x1>100<x1> <y1>100<y1> <x2>200<x2> <y2>200<y2> bndbox 矩形框 左下和右上两个点坐标 <x_min>100<x_min> <y_min>100<y_min> <x_max>200<x_max> <y_max>200<y_max>
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 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。 cd llm_tools/AutoAWQ
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下： 0：表示未发送过 1：表示邮箱格式错误 2：表示邮箱地址不可达， 3：表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double
打开已创建的Notebook实例，选择Notebook的python-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo）。 import moxing as mox #obs存放数据路径
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。
}目录下的数据到训练容器的本地路径$MA_JOB_DIR/{training-project}/。 如果报错路径为训练数据路径，需要在以下两个地方完成适配，具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分： 在创建算法时，您需要在输入路径配置中设置代码路径参数，默认为“data_url”。
created_at String 创建时间。 name String 执行记录名称。 execution_id String 工作流执行ID。 description String 执行记录描述。 status String 执行记录状态。 workspace_id String 工作空间ID。
有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip install xxx==1.x
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers 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。 pip install transformers==4
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