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是否自动停止:为避免资源浪费,建议打开自动停止开关,根据您的实际需要,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图3 选择计算节点规格 图4 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤五:预测分析 运行完成
"start_time" : "2022-11-26T16:01:36+08:00", "end_time" : "2022-11-29T16:53:11+08:00", "events" : [ { "time" : "2022-11-26T16:03:41+08:00"
"04f258c84780d5a52f3bc00dc15aa5e7", "app_type" : "APIG", "app_codes" : [ "53a7c6de82be4671b93414adf98c1c507d5cef29fbdd48d88a4dddb668b0f0ad" ],
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1:文本 2:语音 4:表格 6:视频 9:自由格式 score String 综合评分,用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL,用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID,用于团队标注。
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下: 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
1:文本 2:语音 4:表格 6:视频 9:自由格式 score String 综合评分,用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL,用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID,用于团队标注。
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nifest文件格式) 使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径,然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下: 0:表示未发送过 1:表示邮箱格式错误 2:表示邮箱地址不可达, 3:表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double
1:文本 2:语音 4:表格 6:视频 9:自由格式 score String 综合评分,用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL,用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID,用于团队标注。
= 0 模型加载与编译:执行推理之前,需要调用Model的build_from_file接口进行模型加载和模型编译。模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次,编译一次,多次推理。 model = mslite.Model() model
String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集,DLI队列名。