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图像色彩的丰富程度”。“物体检测”支持所有的分析指标。目前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集，单击操作列的“更多 >
on_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 String 导出新数据集的名称。 e
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
重要 EVSSoldOut EVS存储售罄 紧急 表7 OBS动态挂载产生的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 DynamicMountStorage 挂载OBS存储 重要 DynamicUnmountStorage 卸载OBS存储 重要 表8 用户侧触发的事件 事件名称 事件描述
Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI
访问网络，因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据文件，当前支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务，提供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同，您通过Lite
"manifest_path" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A/annotation/V003/V003.manifest", "data_path" : "/test-obs/classify/outp
Sumarywriter('./path)/to/log') 解决方案3 存储路径设为本地路径，如cache/tensorboard，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时，作业卡在读数据过程中，日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4
"value" : { "persistent_volumes" : [ { "storage_type" : "obs_pfs", "source_address" : "/dongcong4", "mount_path" : "/var/tmp"
use_ascend: 是否使用Ascend onnx_runtime_model: onnx模型对象 get_shape: 是否获取模型shape信息、输入数据shape信息 resize_shape:
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
“启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python启动命令。本文示例的启动命令为“bash
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
t.json" 同时也可以为“dict”类型的变量 ，如： data = { "is_training": "False", "observations": [[1,2,3,4]], "default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String
mox.file.copy_parallel(args.data_url, local_data_path) ... #上传容器本地数据至obs路径 mox.file.copy_parallel(local_output_path, args.train_url) 新版训练中，用户
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。 当训练数据可以直接使用，无需二次处理时，可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入ModelArts数据管理模块
“log_dir”参数建议设置为一个新的目录，“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径，如果是OBS目录，路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化，在运行“mox.run”前先执行如果标签发生变化的操作。 mox.run(input_fn=input_fn
常见问题 模型文件目录下不能出现dockerfile文件； “查看构建日志”中显示“Not only a Dockerfile in your OBS path, please make sure, The dockerfile list”，表示dockerfile文件目录有问题，模型文
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