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删除实例,避免产生不必要的费用 。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”页签会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input:选择预先创建的数据集即可,版本可以不用选择。
参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。 read_only 否 Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。
参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。
数据集导入相关的配置信息。 是 ImportDataInfo title title信息,主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集导入节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。 read_only 否 Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正,分为三个方面:添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台,选择数据管理>数据标注进入数据标注页。 在“
otebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 单击“下一步”确认规格。规格确认无误后,单击“提交”,即可创建专属资源池。 当资源池创建成功后,资源池的状态会