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创建数据集 功能介绍 创建数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数
数据导入方式介绍 数据集创建完成后，您还可以通过导入数据的操作，接入更多数据。ModelArts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集
创建数据集 创建数据集，支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
从OBS导入数据到数据集场景介绍 导入方式 OBS导入数据方式分为“OBS目录”和“Manifest文件”两种。 OBS目录：指需要导入的数据集已提前存储至OBS目录中。此时需选择用户具备权限的OBS路径，且OBS路径内的目录结构需满足规范，详细规范请参见从OBS目录导入数据规范
更新数据集 功能介绍 修改数据集的基本信息，如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{projec
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一：为数据集创建新的版本
数据管理计费项 计费说明 在ModelArts数据管理模块，提供的数据集、数据标注、数据处理功能都不收费。具体如下： 数据集：在ModelArts数据管理中创建数据集时，不收费。 数据标注：在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时，不收费。 数据处理：在ModelA
创建ModelArts数据校验任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
创建ModelArts数据选择任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备 > 数据处理”，进入“数据处理”页面。
删除数据集 根据数据集ID删除指定的数据集 delete_dataset(session, dataset_id) 示例代码 删除数据集 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
查询数据集详情 查询数据集的详细信息，包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
删除数据集 功能介绍 删除数据集，但不删除数据集的源数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
查询数据集详情 功能介绍 查询数据集详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts进行AI模型开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS
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