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String 是否自动续费。可选值如下： 0：不自动续费，默认值 os.modelarts/auto.pay 否 String 是否自动付费，仅在用户购买包周期资源时生效。可选值如下： true：自动付费 false：手动付费，默认值 os.modelarts/promotion.info 否
形工具进行标注。 页面左侧可以选择多种形状对图片进行标注。标注第一张图片时，一旦选择其中一种，其他图片默认使用此形状进行标注，用户可以根据自己需求再进行切换。 表1 支持的标注框 图标 使用说明 矩形。也可使用快捷键 【1】。鼠标单击标注对象左上角边缘位置，界面将出现矩形框，移动
learning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
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。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。
和文件夹，例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”，当调用mox.file.exists时，不论abc是文件还是文件夹，都会返回True。 判断一个OBS路径是否为文件夹，如果是则返回True，否则返回False。 1 2 import moxing
进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。
命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
创建。 数据分析 数据集创建完成后，可以基于图片各项特征，如模糊度、亮度等进行分析，帮助用户更好的分析数据集的数据质量，判断数据集是否满足自己的算法和模型要求。 创建特征分析任务 在执行特征分析前，需先发布一个数据集版本。在“数据集概览”页单击右上角的“发布”，为数据集发布一个新版本。
ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加
object 资源池驱动信息。 parent String 资源池父节点名称，物理池为空。 root String 资源池根节点名称，物理池为自己的名称。 表13 resources 参数 参数类型 描述 creating PoolResourceFlavorCount object
用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、O
object 资源池驱动信息。 parent String 资源池父节点名称，物理池为空。 root String 资源池根节点名称，物理池为自己的名称。 表13 resources 参数 参数类型 描述 creating PoolResourceFlavorCount object
防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5.创建一个安全文化：鼓励个人对安全的责任感和意识，并创建一个安全文化，使人们始终关注自己和他人的安全。\n\n6.持续监测和改进：持续监测和改进安全准则和程序，以确保它们保持最新，并适应变化的情况。\n\n这些措施可以帮助您和
angle_min：旋转角度随机取值范围的最小值，每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° angle_max：旋转角度随机取值范围的最大值，每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90° do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
device)) img_secs.append(img_sec) # Results img_sec_mean = np.mean(img_secs) img_sec_conf = 1.96 * np.std(img_secs) log('Img/sec per %s:
装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5.创建一个安全文化：鼓励个人对安全的责任感和意识，并创建一个安全文化，使人们始终关注他们自己和他人的安全。\n\n6.持续监测和改进：持续监测和改进安全准则和程序，以确保它们保持最新，并适应变化的情况。\n\n这些措施可以帮助您和
防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5.创建一个安全文化：鼓励个人对安全的责任感和意识，并创建一个安全文化，使人们始终关注自己和他人的安全。\n\n6.持续监测和改进：持续监测和改进安全准则和程序，以确保它们保持最新，并适应变化的情况。\n\n这些措施可以帮助您和
如果您选择部署的是商用模型，则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口，根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产，所以仅部署商用模型时需要进行配额选择。免费模型仅一种配额模式无需选择。 图2 修改配额 如果您选择部署的非商业模型，系统自动跳转至“部署”页面。
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