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13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： $
数据管理计费项 计费说明 在ModelArts数据管理模块，提供的数据集、数据标注、数据处理功能都不收费。具体如下： 数据集：在ModelArts数据管理中创建数据集时，不收费。 数据标注：在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时，不收费。 数据处理：在ModelA
更新数据集 功能介绍 修改数据集的基本信息，如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{projec
data_sources['path'] = "/obs-gaia-test/data/text/text-classification/" work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/"
Abnormal AI Gallery. AI gallery异常 调用AI市场接口getVersionDetail失败 400 ModelArts.4717 Failed to execute the fulfillment task by AI Gallery. AI gallery执行的履行任务失败
准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当
准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
d-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
d-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： $
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。 通过拖拽文件的方式，上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具。数据存放参考目录： /mnt/sfs_turbo/training_data
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： $
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： $
/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir} |── training_data
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
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