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使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
label_map_dict=label_dict, save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住，所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式，推荐使用OBS路径复制。 OBS路径（推荐）
_id}/data-annotations/labels modelarts:dataset:updateDataset - √ √ 批量修改标签 PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/labels
训练作业名称。 --description String 否 训练作业描述信息。 --image-url String 否 自定义镜像SWR地址，遵循organization/image_name:tag --uid String 否 自定义镜像运行的UID，默认值1000。 --working-dir
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、P
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
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