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自动模型优化介绍 ModelArts训练支持超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间
Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。
Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路
“精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 计算节点规格 即智能标注任务使用的资源规格。 说明： 智能标注创建时免费，但OBS存储会按需收费，请参考计费详情。为保证您的资源不浪费，标注作业与后续任务完成后，请及时清理您的OBS桶。 计算节点个数 默认为1，表示单机模式。目前仅支持此参数值。
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确认 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data_path String 数据集数据存储路径。 data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下：
-v3/services/bms/v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证
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确认 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data_path String 数据集数据存储路径。 data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下：
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