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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization
String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效； 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。 working_dir String 运行算法时所在的工作目录。规则：v1兼容模式下，当前字段不生效。
_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，
描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签，并且自动同步在模型描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README
比的方式。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelArts进行AI开发时，会将数据
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
方式二：通过AOM查看所有监控指标 ModelArts Standard上报的所有监控指标都保存在AOM中，当ModelArts控制台可以查看的指标不满足诉求时，用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来查看指标。设置指标阈值告警、告警上报等，都可以直接在AOM控制台操作。
选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。
如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat
普通模式 注意： 普通模式是细粒度控制的权限，由于MaaS调用ModelArts的接口通过委托授权，权限配置为普通模式时，缺少Modelarts的一些权限，导致创建MaaS作业失败。您可以在IAM控制台的“委托”页面，使用新建的委托名称进行搜索，在该委托下单独授予ModelArts
用户名密码认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户AK-SK认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户名密码认证模式 本地安装完成ModelArts SDK后，可通过用户名密码认证模式进行Session鉴权。示例代码如下：
桶与ModelArts是否在同一区域。 没有该OBS桶的访问权限。请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具体操作请参见检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限。 OBS文件被删除。请确认待上传的OBS文件是否存在。 异常场景2 图6 文件上传失败 可能原因：
提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令，用户根据提示的补全命令，复制并在当前Terminal中执行，就可以自动补全ma-cli的命令。目前支持Bash、Fish及Zsh三种Shell，默认是Bash。
如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat
在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
Ascend-vLLM的主要特点 易用性：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。 易开发性：提供了友好的开发和调试环境，便于模型的调整和优化。 高性能：通过自研特性和针对NPU的优化，如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
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