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标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null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 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
CogVideoX1.5 5b模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象，train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
内容审核模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909） Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6
要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，
修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。 单击编辑框右侧的对勾完成编辑。 保存成功的标签信息会在资产搜索页成为过滤分类条件。 图2 添加标签 编辑描述 单击右侧的“编辑”，在编辑框中输入资产的描述内容，包含但不局限于背景、简介、使用
择上述保存的镜像。 图3 创建基于自定义镜像的Notebook实例 方式二：在“镜像管理”页面，单击某个镜像的镜像详情，在镜像详情页，单击“创建Notebook”，也会跳转到基于该自定义镜像创建Notebook的页面。 镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容
择上述保存的镜像。 图3 创建基于自定义镜像的Notebook实例 方式二：在“镜像管理”页面，单击某个镜像的镜像详情，在镜像详情页，单击“创建Notebook”，也会跳转到基于该自定义镜像创建Notebook的页面。 镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容
Gallery，进入Notebook代码样例的详情页面。 图3 跳转至AI Gallery 编辑资产详情 资产发布成功后，发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图等，让资产更吸引人。其中，资产的公开权限和版本信息暂不支持修改。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从OBS目录导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图像分类的数据集为例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理 >数据集”，进入“数据集”管理页面。
资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快
作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。
if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时
来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。
arams.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面，在“高级设置”下会新增“参数设置”，基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。 表4 自定义推理参数说明
8或950808）与我们联系。 常见问题 下线镜像对现有用户的使用是否有影响？ 下线镜像对已有用户不影响，用户可以继续使用已有实例启动Notebook，但是需要注意删除实例后无法再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？ 镜像下线后无法使用该镜像新建实例，界面不会呈现了。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录，或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU，存在以下场景： 存在不可纠正的SRAM错误。 存在Remapping Failure记录。 dmsg中存在Xid 95事件。
String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。 output_path
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