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”和“@”开头的命令时，为了安全考虑，ModelArts会自动加上Tab键，并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
规则。 综上，在线服务的运行费用 = 计算资源费用（3.50 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池。计费项：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务，并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算，那么运行这个在线服务的费用计算过程如下：
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
查看nv_peer_mem是否已安装。 dpkg -i | grep peer 如果未安装则需要安装，安装方法参考装机指导。 如果已安装则进入下一检测项。 查看该软件是否已经加载至内核。 lsmod | grep peer 如果没有则需要重新加载至内核，执行如下命令进行加载： /etc/init
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float
图像分类 text_classification：文本分类 text_entity：文本命名实体 object_detection：对象检测 audio_classification：声音分类 audio_content：声音内容 audio_segmentation：声音起止点
删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表 新建Workflow Execution 删除Workflow Execution 查询Workflow
训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool对外接口说明，包括配置RoCE网卡的IP、网关，配置网络检测对象IP和查询LLDP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助您查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。
标 训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
Default：默认格式 label_task_type 否 Integer 版本数据对应的标注类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3：图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集
work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集，用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务，如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session,dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None
服务当前运行所用配置的更新时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址，只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数，未配置自动停止则不返回。
登录ModelArts管理控制台，在总览页选择“数据准备>数据标注”，进入“我创建的”页签，在右上方的作业类型中下拉选择对应类型的标注作业。（仅物体检测与图像分割支持快速复核功能） 在物体检测类型的标注作业列表，单击标注作业名称，进入标注详情页。 单击“已标注”页签的“快速复核”，进入复核页面，对标注结果进行确认。
1009”：“AppKey or AppSecret is invalid”。 查询AppKey和AppSecret，使用APP认证访问在线服务，请参考访问在线服务（APP认证）。 父主题： 服务预测
true：删除样本源文件 false：不删除样本源文件（默认值） label_type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容
ull表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容
设置。 控制台设置 在创建训练作业页面，开启“自动重启”开关，并勾选“无条件自动重启”，开启无条件自动重启。开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。如果未勾选“无条件自动重启”只是打开了“自动重启”开关，则表示仅环境问题导致训练作业异常时才会自动重启，
部署服务：模型构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控功能，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
精度调优 msprobe msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包。主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 支持精度预
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