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”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码，实现如下几个简单的功能。 引入MoXing
网络资源的注释信息。 表11 NetworkMetadataLabels 参数 参数类型 描述 os.modelarts/name String 用户指定的network名称。 os.modelarts/workspace.id String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作
file_path”。 import os current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) # 获得启动文件bootfile.py的路径 project_root = os.path.dirname(current_path)
络（包含混合精度）再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段，包含使用全精度FP32，或者关闭算子融合开关等，先进行排查。对于精度问题，系统工程人员需要对算法原理有较深入的理解，仅从工程角度分析有时候会非常受限，同时也可联系华为工程师进行诊断与优化。 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
表4 AlgorithmResponse 参数 参数类型 描述 metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements
Notebook”，进入“Notebook”管理页面。 单击右上角“创建”，进入“创建Notebook”页面，请参见如下说明填写参数。 填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止。 填写Notebook详细参数，如选择镜像、资源规格等。 “镜像”：选择统一镜像tensorflow_2
<>=&"'特殊字符。 否 str 表5 Label 属性 描述 是否必填 数据类型 name 标签名称 否 str property 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等 否 str、dic、Placeholder type 标签类型 否 LabelTypeEnum 枚举类型 枚举值
参见预置框架启动文件的启动流程说明。 训练输入路径参数 训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训练代码中，用户需解析输入路径参数。系统后台会自动下载输入参数路径中的训练数据至训练容器的本地目录。请保证您设置的桶路径有读取权限。在训练作业启动后，ModelArts会挂载硬盘
基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2.8.3、Euler2.10.7 Ubuntu20.04.6可能有兼容性问题，请优先使用低于该版本的操作系统。 不满足以上镜像规范，所制作的镜像使用
permission.）。 图2 复制模型文件失败 原因分析 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，需要为用户授予OBS的系统权限。子用户的IAM权限是由其主用户设置的，如果主用户没有赋予OBS的putObjectAcl权限即会导致创建模型构建失败。 处理方法 了
在专属资源池到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至专属资源池到期或者续费成功。到期前7日自动续费扣款是系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题： 续费
由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产，所以仅部署商用模型时需要进行配额选择。免费模型仅一种配额模式无需选择。 图2 修改配额 如果您选择部署的非商业模型，系统自动跳转至“部署”页面。 在部署页面中，无需再选择模型及其版本，参考部署模型的操作指导完成其他参数填写，即可部署为您需要的服务。 父主题：
续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类
续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您
8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 方式二：可以在启动文件添加如下代码安装依赖包： import os os.system('pip install xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖包的下载与安装，而方式二是运行启动文件过程中进行依赖包的下载与安装。
计费的最小单位为秒，话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI Gallery工具链服务，即服务不处于计费的状态中，则系统不会立即扣费，依然等到满1小时后再进行扣费，且基于当前1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费，真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。
单击作业操作列的“更多>复制”。 在标注任务复制的弹窗中，填写作业描述，作业名称task-xxxx-copy-xxxx，其中xxxx为系统生成的随机码，用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。 复制完成后，在标注作业列表页即可查询新的标注任务，复
续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您
sample GeneralInstructionHandler解析 GeneralInstructionHandler是处理微调数据集的一个基本类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式微调数据集的处理。 def _filter(self, sample):
sample GeneralInstructionHandler解析 GeneralInstructionHandler是处理微调数据集的一个基本类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式微调数据集的处理。 def _filter(self, sample):
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