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数据标注场景介绍 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 ModelArts为用户提供了标注数据的能力：
LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B llama-13b
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问ModelArts的方式有多种，包括ModelArts控制台、API、SDK，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过ModelArts提供的REST风格的API接口进行请求。 ModelArts的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身
LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B llama-13b
资源规格，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count 是 Integer 资源规格的保障资源量。 maxCount 否 Integer 资源规格的弹性资源量。物理池中该值和count必须一致。 extendParams 否 extendParams object 自定义配置参数。 表9 extendParams
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
\"request\":{\"data\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"images\":{\"type\":\"file\"}}},\"Content-type\":\"multipart/form-data\"},\"response\":{\"data
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts
ModelArts支持购买两种按需计费的资源池，包括公共资源池和专属资源池。 假设您计划购买按需计费的专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster > Standard资源池”中，单击“购买AI专属集群”，选择“计费模式”为“按需计费”，在页面左下角查看所需费用。费用指的是资源池根据所选配置计算的费用。
3026-X6c3N3eztX7cr3Arvqu/annotation/V001/V001.manifest", "file_path" : "s3://test-obs/classify/output/dataset-3026-X6c3N3eztX7cr3A
ModelArts权限管理基本概念 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照个人用
权限管理 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照配置访问授权来进行初始权限设置。
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String
以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看专属资源池的账单 登录ModelArts管理控制台，在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面，进入“Standard资源池”页签中，单击资源名称进入资源详情。 在资源详情页，切换到“规格”页签，在规格列表中复制“计量ID”。
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String
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