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wf.steps.JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练
样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。 图4 示例图片 自定义监控指标上报到AOM 用户有一些自定义的指标数据需要保存到AOM，ModelArts提供了命令方式将用户的自定义指标上报保存到AOM。
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。
1470000020000, "resource" : "exemlProject.gpu_duration", "used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类
data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1.
data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下
标题信息，不填默认使用name值 properties=wf.steps.LabelTaskProperties( task_type=wf.data.LabelTaskTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION, # 标注任务的类型，以图像分类为例
图1 发布的Workflow 您可以单击工作流名称，查看发布的工作流详情。
1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。
139：通过这个端口进入的连接试图获得NetBIOS/SMB服务。 父主题： Lite Server
"update_time" : 1574339372000, "resource" : "exemlProject.gpu_duration", "quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类
图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1.
图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1.
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