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DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3
"used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining
单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。 表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习（预测分析）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规
model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.
tensorboard：指定输出loss指标到tensorboard，一般需要做精度评估才需要带上。 train-num-samples：指定每个epoch需要训练的样本个数，不超过总样本个数。 batch-size：指定一次处理的数据batch。 epochs：指定训练的epoch个数。 训练结束后，模型输出目录为：
gpu_duration", "quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU）：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式模型训练
ModelArts与OBS交互示意 表1 ModelArts各模块与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 Standard自动学习Standard Workflow 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 父主题： 模型管理
除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注
TEST：指明该对象用于测试。 INFERENCE：指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id，导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置，则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表，详细参数请参见表3。
ime时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification 是 String 资源规格，当前版本可选modelarts
source_job_version String 来源训练作业的版本。 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
属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。更多信息，请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署
float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型
调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于ModelArts
a"。 否 str train_evaluate_sample_ratio 训练-验证集比例，默认值为"1.00"。取值范围为0-1.00， 例如"0.8"表示训练集比例为80%，验证集比例为20%。 否 str或者Placeholder clear_hard_property 是否清除难例，默认为“True”。
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