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用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 train_data_path String 训练数据的存放路径。 train_job_id String 训练作业ID。 train_job_name String 训练作业名称。 unconfirmed_sample_count
"total_number" : 2, "workforces" : [ { "workforce_id" : "ZUH8gqkjuaib8pxkDdz", "workforce_name" : "team-123", "description" : "my
调度策略。 created_at String 创建时间。 表3 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。
此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型
更新训练作业描述 功能介绍 更新训练作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
实例停止时间点， 13位时间戳。 remain_time Integer 实际停止剩余时间，单位为秒。 表18 failed_reasons字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 code String 错误码。 message String 错误信息。 detail Map<String,String>
部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found，using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（
Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 问题现象 训练失败并提示“Cann软件与Ascend驱动版本不匹配”。 原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。
储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数据都可以在OBS桶中进行存储、读取。因此，建议您在使用ModelArts之前先创建一个OBS桶，
在ModelArts控制台查看监控指标 在总览页查看ModelArts监控指标 在ModelArts控制台总览页，支持查看生产概况、资源占用情况、训练作业资源利用情况。您可以单击生产概况的链接、资源池名称、训练作业，跳转到对应界面查看更多详情。 图1 总览页查看监控信息 在总览页
import requests import os from apig_sdk import signer if __name__ == '__main__': # Config url, ak, sk and file path. url = "在线服务的调用地址"
ered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json
ered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json
需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
information on how OpenAI sandboxes its code, see the accompanying paper. # Once you have read this disclaimer and taken appropriate precautions
本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下： 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数（含文件、文件夹数量）不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题： 功能咨询
团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？ 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
物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： Standard数据管理
智能标注是否支持多边形标注？ 不支持。目前智能标注针对矩形框的标注类型，其他标注形式的样本，在智能标注的训练过程中，会跳过这部分。 父主题： Standard数据管理
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