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专属资源池的容器引擎空间的默认为50G，支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 确定错误类型 提示找不到文件等错误，请参见训练作业日志中提示“No such file or directory”。 提示找不到包等错误，请参见训练作业日志中提示“No module named
去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。 https://update
object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header 否 Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表4 SchemaMap 参数 是否必选 参数类型 描述 dest_name 否
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with_column_header 否 Boolean 发布时是否将列名写到CSV文件的第一行，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布时将列名写到CSV文件的第一行（默认值） false：发布时不将列名写到CSV文件的第一行 响应参数 状态码： 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型
率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。 父主题： 准备数据
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pe的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。 动态batch 在模型转换阶段通过--configFile参数指定配置文件，并且在配置文件中配置input_shape及dynamic_dims动态参数。其中input_shape的-1表示动态shape所在的维度，dy
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钮继续播放，在需要标注处暂停，然后重复执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”，在“当前文件标签”的详情页将呈现当前视频带标注的时间点。 图3 当前文件标签信息 单击页面左上角“返回数据标注预览”，页面将自动返回标注作业详情页面，同时，标注好的视频将呈现在“已标注”页签下。
object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名 表5 SchemaMap 参数 参数类型 描述 dest_name String
节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
r run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的，需要用户修改自己的进程端口号；
参数类型 描述 code_dir String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command
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source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时，取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时，此值为空。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Sci
会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外，当启动服务时的模型或者参数发生改变时，请删除
ape模型，静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置，执行converter_lite命令式通过--configFile参数指定配置文件路径，配置文件通过precision_mod
会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外，当启动服务时的模型或者参数发生改变时，请删除
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