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Integer 从父样本生成的子样本总数。 train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下：
Array of strings 子图step成员。 表12 DataRequirement 参数 参数类型 描述 name String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type String 数据来源类型。枚举值如下：
creation_timestamp String 实例的创建时间。 profile Object 规格信息，如表5所示。 flavor String 机器规格。 spec Object 实例定义。Notebook类型实例，数据结构如表9 notebook字段数据结构说明所示。 workspace
04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。
单击集群配置的图标，可以设置绑核、Dropcache、大页内存参数。缺省值表示读取资源池镜像中的默认值。 绑核：开启CPU绑核表示工作负载实例独占CPU，可以提升应用性能（比如训练作业、推理任务性能），减少应用的调度延迟，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的场景。关闭绑核表示关闭工作负载实例独占CPU的功能，优点是CP
即切换使用新域名。为保障持续提供推理服务，请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── checkpoint_lenet_1-1_1875.ckpt 必选；使用mindspore训练出来的ckpt格式/om格式的模型文件 | │ ├── config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.json
选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度会受到影响。如果您要做分布式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关闭。部
ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收
记录数据集信息的文件及路径信息(相对路径) ├── train.txt # 训练集中各图片路径信息(相对路径) ├── valid.txt # 验证集中各图片路径信息(相对路径) │ ├── obj_train_data/ # 训练集的图片与对应的标注文件所在目录 │ ├──
odelArts中，导入后的数据已携带标注信息，无需重复标注，提升开发效率。 Manifest文件描述的是原始文件和标注信息，可用于标注、训练、推理场景。Manifest文件中也可以只有原始文件信息，没有标注信息，如用于推理场景，或用于生成未标注的数据集。Manifest文件需满足如下要求：
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署
source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
Integer 从父样本生成的子样本总数。 train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下：
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源，如果资源标识为售罄，表示暂无此资源。 例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置
增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令，您可以自定义该命令。 说明： 包含字符$，|，>，<，`，
ModelArts的数据清洗通过PCC算子实现。图像分类或者物体检测的数据集中可能存在非所需类别的图像，需要将这些图像去除掉，以免对标注、模型训练造成干扰。 图5 PCC算子效果 参数说明 表1 数据清洗-PCC算子参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 prototype_sample_path
om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环境中在贵阳一Region，支持将ONNX或PyTorch模型转换到
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