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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，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
ection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下：
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
”被下载至本地“/home/ma-user/work/dir1/”。 下载到本地的路径需要有写权限。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_obs_dir 是 String 下载的源OBS文件夹，必须以
ineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精
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节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
et-name/dir1/file1.txt”。其中，桶名称和文件夹的名称均可以按照业务需求自定义。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_local_file 是 String 本地需要上传的文件路径。
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
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，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明
在弹出的“添加团队”对话框中，填写团队“名称”和“描述”，然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后，“标注团队”管理页面呈现新添加的团队，在页面右侧区域，可以查看团队详情。新添加的团队，其成员列表为空，请参考添加成员操作，为您的团队添加成员。 添加成员 在ModelArts管理控制台左侧导航栏中，选
标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 性能结果 LLaMAFactory_train_perf
欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询
数据管理（旧版） 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件
ket-name/dir1/ma-user/”。其中，桶名称和文件夹的名称均可以按照业务需求自定义。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_local_dir 是 String 本地需要上传的文件夹路径。
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