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T4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可
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“计算节点规格”：在下拉框中选择“限时免费”资源，勾选并阅读免费规格说明。 其他参数可使用默认值。 如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。
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的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelArts进行AI开发时，会将数据保存至OBS、EVS或SFS中，此时会产生单独的存储计费，具体费用以OBS、EVS和SFS的计费标准为准。 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费
在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务OBS”，进入OBS服务详情页面。 在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的OBS桶，单击桶名称，进入OBS桶详情。 在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，单击操作列的“更多>删除”，即可删除相应的存储对象。 常见问题
MoXing Framework功能介绍 MoXing Framework模块为MoXing提供基础公共组件，例如访问华为云的OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。目前，提供的MoXing
用户，提供更好云化AI开发体验。 ModelArts Standard Notebook云上云下，无缝协同 代码开发与调测。云化JupyterLab使用，本地IDE+ModelArts插件远程开发能力，贴近开发人员使用习惯 云上开发环境，包含AI计算资源，云上存储，预置AI引擎
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
main() 使用Notebook进行代码调试 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。
----2.jpg --../ 物体检测，其目录结构如下所示。支持jpg、jpeg、png、bmp格式的图片，xml为标准的PACAL VOC格式标注文件。 input_path/ --1.jpg --1.xml --2.jpg
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未
Integer 存储容量，EVS默认5G，EFS默认50G，最大限制4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异，详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下： SFS：弹性文件服务 EVS：云硬盘 mount_path String 存储挂载至Note
根据范围随机生成输入，用相同的输入分别在NPU（GPU）和CPU上执行算子，比较输出差异。预检最大的好处是，它能根据算子（API）的精度标准来比较输出结果并判定其是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下：
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
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