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超参搜索某个trial结果的字段信息。 data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如下查询training_job_id为04f679b17380d32a2f32c00335c4b5ba作业的超参敏感度分析结果。 GET
String 来源训练作业的版本。 source_location String 模型所在的OBS路径或SWR镜像的模板地址。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_copy String 镜像复制开关，仅当“model_type”为“Image”时有效。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往
制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往
对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点 针对大型、复杂的Workflow，为节省重复运行消耗的时间，在运行业务场景时，用户可以选择其中的部分节点作为业务场景
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。 step_execution_id 是 String 工作流的一次执行中一个节点的执行ID。 请求参数
Gallery 创建镜像资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“镜像”。 在“创建镜像”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建镜像 参数名称 说明 英文名称 必填项，镜像的英文名称。 如果没有填写“
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录（OBS）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于MindSpore的）。目前，PyTorch NPU并不依赖rank
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为：“bash /home/work/run_train
否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选启用：当用户要使用该模型时需要提交申请，只有模型所有者同意申请后，才能使用或复制模型。
否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选启用：当用户要使用该镜像时需要提交申请，只有镜像所有者同意申请后，才能使用镜像。
从DLI导入数据，用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。
auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令，用户根据提示的补全命令，复制并在当前Termina
在，则直接追加。 当被追加的源文件比较大时，例如“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件大小超过5MB时，追加一个OBS文件的性能比较低。 如果以写入模式或追加模式打开文件，当调用write方法时，待写入内容只是暂时的被存在的缓冲区，直到关闭文件对象（
MoXing进阶用法的样例代码 如果您已经熟悉了常用操作，同时熟悉MoXing Framework API文档以及常用的Python编码，您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时，实际调用的是HTTP连接读去网络流，注
子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo 由于权限不足，导致子用户无法看到已有的SFS Turbo，请为子用户所在用户组添加SFS FullAccess 、SFS Turbo FullAccess权限。 父主题： 功能咨询
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
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