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ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，如版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。
Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1
Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该名称的工作流已存在时，则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run()
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码：400
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
01”文件夹是否已创建成功。更多MoXing的常用操作请参见MoXing常用操作的样例代码。 图3 运行示例 复制数据到OBS 在Notebook的在JupyterLab的服务界面，将文件yolov8_train_ascend.zip，复制到已有的OBS桶中，示例代码如下。 import
在“标注团队”管理页面，单击“添加团队”。 在弹出的“添加团队”对话框中，填写团队“名称”和“描述”，然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后，“标注团队”管理页面呈现新添加的团队，在页面右侧区域，可以查看团队详情。新添加的团队，其成员列表为空，请参考添加成员操作，为您的团队添加成员。 添加成员
存储配置 选择“云硬盘EVS”。 磁盘规格 按照对应的存储使用情况选择存储大小。 SSH远程开发 如果需通过VS Code远程连接Notebook实例，可打开SSH远程开发，并选择自己的密钥对。 在Notebook列表，单击“操作”列的“打开”，打开Notebook实例。 克隆ModelArts
Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:
制用户的详细权限，管理员可以通过IAM为用户组配置细粒度授权策略，使用户获得策略定义的权限，操作对应云服务的资源。基于策略授权时，管理员可以按ModelArts的资源类型选择授权范围。详细的资源权限项可以参见API参考中的权限策略和授权项章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操
pip install Shapely 在JupyterLab中新建ipynb文件 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架
Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:
ts/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id String MRS集群的子网ID。 table_name
学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。 模型结构
} 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： “kind”填写训练作业的类型，默认为job。 “metadata”下的“name”和“description”填写训练作业的名称和描述。 “algorithm”下的“id”填写4获取的算法ID。 “algorithm”的“inputs
分页查询到的团队标注任务列表。 表4 WorkforceTask 参数 参数类型 描述 auto_sync_dataset Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下： true：团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false：团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集
ss使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
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