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dataset exportDataFromDataset 创建自动标注任务 dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask
“名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值，此处以“商超商品识别服务”为例。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择订阅模型。 “实例规格”：在下拉框中选择推理使用的计算资源。如果有免费资源，建议选择免费资源。 其他参数可使用默认值。 参数配置完成后
数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
job_id="your job id") info = estimator.get_job_log() print(info) 方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log)
的mox.file接口。 Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性，适配对象为OBS对象桶，对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox
填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止，详细参数请参见表1。 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值
gid=100(ma-group) groups=100(ma-group) 安装和配置OBS命令行工具 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。
标注作业详情页中，展示了此标注作业中“未标注”和“已标注”的音频，默认显示“未标注”的音频列表。单击音频左侧，即可进行音频的试听。 在“未标注”页签，勾选需进行标注的音频。 手工点选：在音频列表中，单击音频，当右上角出现蓝色勾选框时，表示已勾选。可勾选同类别的多个音频，一起添加标签。 批量选中：如果音频列表的当前页
服务类别：请选择“按名称查找服务”。 服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮，系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名：保持默认值。 确认规格无误后，单击“立即购买”后提交任务，界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名 新创建的在线服务对接的是专享版API
减小，并逐渐趋于稳定平缓。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 FAQ 问题：使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据，坐标栏空白，未显示数据走势曲线。 解决方法：在解析工具页面右侧，单击日志文件名右边的设置图标，在弹出的窗口中修改Loss
Code的开发者可以通过以下方式连接到开发环境中： VS Code一键连接Notebook（推荐） 该方式是指在开发环境Console控制台上提供VS Code按钮，通过该入口自动打开VS Code并连接实例。 VS Code ToolKit连接Notebook 该方式是指用户在VS Code上使用ModelArts
等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，则训练代码文件会被下载到训练容器的“${
resolve/master/aishell1_test.csv sed -i '1d' aishell1_test.csv sed -i 's/,/ /g' aishell1_test.csv cat aishell1_test.csv | awk -F "/" '{print
页面。 单击右上角“创建”，进入“创建Notebook”页面，请参见如下说明填写参数。 填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止。 填写Notebook详细参数，如选择镜像、资源规格等。 “镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18
标注团队及其成员。 “选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”：根据需要选择是否将任务中新增的数据自动同步给标注人员。 “团队标注的图片自动加载智能标注结果”：根据需要选
workflow", steps=[model_registration] ) 上述案例中，系统会自动获取订阅模型中的自定义镜像，然后结合输入的OBS模型路径，注册生成一个新的模型，其中model_obs可以替换成JobStep的动态输出。 model_type支持的类型有
使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示服务将一直运行。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时
标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。
填写Notebook基本信息，包含名称、描述、是否自动停止，详细参数请参见表1。 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值
0.3.1-ubuntu20.04-x86_64 peer-memory-dkms 1.2-0 libnccl2 2.18.1 nccl-test v.2.13.6 docker 20.10.23 RoCE路由配置 支持 镜像名称：Ubuntu-20.04-for-Ant8-wit
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