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在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中，依次选中需要删除的图片，或者“选择当前页”选中该页面所有图片，然后单击删除。在弹出的对话框中，根据实际情况选择是否勾选“同时删除OBS源文件”，确认信息无误后，单击“确定”完成图片删除操作。 其中，被选中的图片，其左上角将显示为勾选状态。如果当前页面无选中图片时，按钮为灰色，无法执行删除操作。
不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值：“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径，不可与dataset_id/dataset_version同时出现。 表5 volumes属性列表
不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值有“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径，不可与dataset_id/dataset_version同时出现。 表4 parameter属性列表
标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。（并行文件系统）
能profiling数据在OBS上，通常需要将TB或者GB级别的profiling数据下载至本地后才能使用msprof-analyze进行分析，大量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。基于本章节的分析插件，自动串联高性能挂载OBS至ModelArts环境（
就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。
名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹 |---model.py
String 数据集输出位置，用于存放输出的标注信息等文件。此位置为OBS路径，格式为“/桶名称/文件路径”。例如：“/obs-bucket”。 work_path_type Integer 数据集输出路径类型。默认值为0，表示OBS桶。 workforce_descriptor WorkforceDescriptor
String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务 rds：RDS服务 mrs：MRS服务 inference：推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入m
装完成后需要看是否加载到内核，通过执行“lsmod | grep peer”查看是否加载。 如果git clone拉不下来代码，可能需要先设置下git的配置： git config --global core.compression -1 export GIT_SSL_NO_VERIFY=1
离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台，申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源，或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下
step保存一次模型。 注： 专家鉴别器的评估损失应降至约 0.25，Wav2Lip评估同步损失应降至约 0.2，以获得良好的结果。 可以在文件设置其他不太常用的超参数hparams.py，常用超参如下： nepochs 训练总步数 checkpoint_interval Wav2Lip模型保存间隔步数
String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表5 volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs Object
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取MiniCPM-V代码。
0, "data_path" : "/test-obs/classify/input/animals/" } ], "description" : "", "work_path" : "/test-obs/classify/output/", "work_path_type"
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
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