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deleted_sample_count Integer 已删除的样本数目。 rejected_sample_count Integer owner验收不通过的样本数目。 sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样的样本数目。 total_sample_count
rts提供的基础容器镜像请参见容器环境搭建。 训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。此处假设用户使用基于PyTorc
scope参数定义了Token的作用域，示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoint（非全局域名）调用该接口，推荐您将scope设置为project。您还可以设置Token作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见获取用户Token。
企业对权限最小化的安全管控要求。 策略授权：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 角色与策略相关介绍请参考权限基本概念。 “新增委托 > 权限配置 > 普通模式”
企业对权限最小化的安全管控要求。 策略授权：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 角色与策略相关介绍请参考权限基本概念。 “新增委托 > 权限配置 > 普通用户”
Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。
数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，需配置训练作业节点间SSH免密互信，否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自定义镜像，使用的训练框架是MPI或Horovod。
数说明请参见创建模型。单击“立即创建”，完成新版本的创建操作。 删除版本 在“模型管理”页面，单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“删除”，即可删除对应的版本。 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的服务后再执行删除操作。版本删除后不可恢复，请谨慎操作。
数据，客户端有不同的实现，同一种语言也存在不同的lib包的实现，这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary，以text为例，在输入框中输入要发送的文本，单击右侧中部的Send按钮即可将请
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
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
版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤
团队标注任务创建成功后，团队成员收到标注任务的邮件。 图5 任务邮件 单击任务邮件中的标注任务地址，跳转至ModelArts控制台的“数据准备>数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台，请先登录。 在“我参与的”页签下，可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址
查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。为了能自动串联高性能挂载OBS至ModelArts环境和msprof-analyze的分析能力，ModelArts Standard 场景下对外提供一种插件化的 advisor 分析能力，详细的操作方式请参见基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导。
添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列“删除”，之前添加了此标签的图片，都将删除此标签。 图3 标签管理 图4 全部标签的信息 单击标注作业操作列的“标签”，可跳转至标签管理页。 单击操作列的“修改”，即可完成标签的修改。 单击操作列的“删除”，即可删除该标签。
单个节点的资源释放。 若想批量删除节点，勾选待删除节点名称前的复选框，然后单击名称上方的“删除”，即可实现对多个节点的资源释放。 若是“包年/包月”且资源未到期的资源池，您可单击操作列的“退订”，即可实现对节点的资源释放。支持批量退订节点。 若是“包年/包月”且资源到期的资源池（
names文件记录标签列表。每一行的行标作为该标签的index。 label1 # label1的index： 0 label2 # label2的index： 1 label3 ... train.txt和valid.txt文件结构如下，其中文件路径均为相对路径，且文件列表与目录下的文件需一一对应：
了解节点数据盘空间分配的情况，以便您根据业务实际情况配置数据盘大小。 表1 容器挂载存储的方式及差异 容器挂载存储的方式 使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir 适用于训练缓存场景。 Kubernetes的临时存储卷，临时卷会遵从Pod的生命周期，与Pod一起创建和删除。
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