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Environment实例 描述模型正常运行需要的环境，如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
Integer 作业排队位置。 createTime Integer 作业创建时间。 gvk String 作业的k8s资源类型、分组和版本。 hostIps String 作业运行的节点IP列表，逗号分隔。 表5 resourceRequirement 参数 参数类型 描述 cpu String
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
} } ] } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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Integer 已完成的样本数量。 path String 导出的输出路径。 progress Float 任务当前进度百分比。 status String 任务状态。 task_id String 任务ID。 total_count Integer 导出任务的总数量。 total_sample_count
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通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录，或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU，存在以下场景： 存在不可纠正的SRAM错误。 存在Remapping Failure记录。 dmsg中存在Xid 95事件。
Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中： import argparse import os import random import shutil import
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--tp 8 old_folder为上一步生成data的地址，填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。
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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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