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两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”，指在ModelArts完成数据标注后，执行数据集发布操作后，在此指定路径下，按数据集版本，生成相关目录。包含ModelArts中使用的Manifest文件（包含数据及标注信息）。
在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗？ 智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。 父主题： Standard数据准备
方式导入新数据。一般此功能常用于不同区域或不同账号下ModelArts的数据迁移，即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注，发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelA
调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。 调用查询数据集详情接口根据数据集ID查询数据集的详情。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 调用查询数据集的统计信息接口查看数据集的标注统计信息。
in.sh # 华为侧提供的代码文件 ├── diffusers-train.patch # 华为侧提供的代码文件 ├── prepare.sh # 华为侧提供的代码文件 ├── Dockerfile
ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 在同一区域，ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件属于内网通信，不消耗公网流量费。 如果是通过互联网从OBS下载数据到本地，这时候会产生OBS公网流量费。OBS的详细计费说明可以参见计费项。
在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少？ 创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。
上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置，请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
ModelArts作为华为云上的AI开发平台，提供交互式云上开发环境，包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链，帮助用户完成昇腾迁移的调测过程，进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 export_new_dataset_name
节点数据盘空间分配的情况，以便您根据业务实际情况配置数据盘大小。 表1 容器挂载存储的方式及差异 容器挂载存储的方式 使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir 适用于训练缓存场景。 Kubernetes的临时存储卷，临时卷会遵从Pod的生命周期，与Pod一起创建和删除。 使用临时存储路径
ModelArts数据集中的标注信息和数据在发布后，将以manifest格式存储在“数据集输出位置”对应的OBS路径下。 路径获取方式： 在ModelArts管理控制台，进入“数据管理>数据集”。 选择需查看数据集，单击名称左侧小三角，展开数据集详情。可获得“数据集输出位置”指定的OBS路径。
下载完成后，将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大，推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后，再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行，通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径}
本章节介绍历史版本的训练任务启动方式。6.3.912版本同时兼容历史版本的训练任务启动方式。 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传
创建Qwen2-0.5B或Qwen2-1.5B模型的LoRA微调类型的调优任务，显示创建失败 问题现象 创建LoRA调优任务，选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B，数据集选择MOSS格式的jsonl数据，添加超参设置，创建调优任务失败。 关键日志报错： AttributeError:
在MaaS服务的“模型部署”页面，选择“我的服务”页签，在服务列表选择目标模型服务，单击操作列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面，单击目标模型对应的“操作”列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除模型。
在ModelArts使用过程中，需要做数据标注、模型训练、推理、数据集管理、市场发布等业务，这些业务都基于数据集进行的。为了规范对数据集的使用，适配各个使用场景，同时兼顾数据集管理的灵活性，本文档描述数据集管理的接口和描述规范——Manifest文件。 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系
SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。 source_info 否 SourceInfo object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header 否 Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名
Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
收不到邮件？ 团队标注时，成员收不到邮件的可能原因如下： 当数据集中的所有数据已完成标注，即“未标注”数据为空时，创建的团队标注任务，因为没有数据需要标注，不会给团队成员发送标注邮件。在发起团队标注任务时，请确保数据集中存在“未标注”数据。 只有当创建团队标注任务时，标注人员才会
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