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表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
只有当创建团队标注任务时，标注人员才会收到邮件。创建标注团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。此外，当所有样本都是已标注状态时，创建团队标注任务也不会收到邮件。 标注任务创建完成后，会将所有未标注状态的样本分配给标注人员。分配采用随机均分的策略，不支持重复分配。 创建团队标注任务 同一个数据集，
图5 查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入“数据集”管理页面 在数据集列表中，单击操作列的“发布”。或者，您可以单击数据集名称，进入数据集“概览”页，在页面右上角单击“发布”。 在“发布新版本”弹出框中，填写发布数据集的相关参数，然后单击“确定”。 表1 发布数据集的参数说明 参数
实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练，助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。
以直接通过Run in ModelArts，一键打开运行和学习，并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时，您开发的代码，也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用的是CPU计算资
务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见虚拟私有云 VPC。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。
如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识，有助您理解本章节内容。您可查
环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a.登录容器镜像服务控制台，选择区域。中实际创建的组织名称，以下所有命令中的deep-learning都需要替换。
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗？ 团队标注的数据分配机制是什么？ 标注过程中，已经分配标注任务后，能否将一个labeler从标注任务中删除？删除后对标注结果有什么影响？如果不能删除labeler，能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来？ 数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 物体检测标注时，支持叠加框吗？
Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”：共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中，可以查找您想要的算
适用计费项 计算资源 计算资源、云硬盘 适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、服务部署 自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、服务部署 变更计费模式 支持变更为按需计费模式。 但包年/
示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data(
1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务
开发环境的Notebook实例 exemlProject 自动学习项目 exemlProjectInf 自动学习项目的在线推理服务 exemlProjectTrain 自动学习项目的训练作业 exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
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