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入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framew
删除资源池 功能介绍 删除指定的资源池。 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}/pools/{pool_name}
查询资源池 功能介绍 查询指定资源池的详细信息。 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 GET /v2/{project_id}/pools/{pool_name}
查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 功能介绍 查询资源池列表。 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}/pools
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
查询Workflow Execution 功能介绍 通过ID查询Workflow Execution详情。 接口约束 无 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
自定义脚本代码示例 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模型的代码存在差异，但是推理代码编写方式一致。 训练模型（keras接口） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
修复Standard专属资源池故障节点 Standard专属资源池支持对故障节点进行修复操作，目前提供了替换节点、高可用冗余节点、重置节点和重启节点等方式。华为云技术支持在故障定位和性能诊断时，部分运维操作需要用户授权才可进行，本章节同时也介绍了如何进行授权操作。 故障节点处理方式
更新资源池 功能介绍 更新指定的资源池。 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 PATCH /v2/{project_id}/pools/{pool_name}
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.906) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
创建资源池 功能介绍 用户创建资源池。 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}/pools 表1 路径参数 参数 是否必选
获取Execution列表 功能介绍 查询Workflow下的执行记录列表。 接口约束 无 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/{proj
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明，针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例），请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过
查询训练作业详情 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备，首先需要先创建一个数据集，后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等，都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、
终止训练作业 终止训练作业，只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id终止。 from modelarts
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