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导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下： 0：目录导入 1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
“1” 表8 卡死检测相关环境变量 变量名 说明 示例 MA_HANG_DETECT_TIME 卡死检测时间。在这段时间内IO无变化则判定为任务卡死。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表7 SearchProp 参数 是否必选 参数类型 描述
不同类型的标注作业，标注方式不同，详细请参见： 标注图片（图像分类） 标注图片（物体检测） 标注文本（文本分类） 标注文本（命名实体） 标注文本（文本三元组） 标注音频（语音分割） 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过
导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下： 0：目录导入 1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
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规格训练时长（单张Pnt1单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。
训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表7 SearchProp 参数 参数类型 描述 op String
常见的模型算法有image_classification（图像分类）、object_detection（物体检测）、predict_analysis（预测分析）等。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表8 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
1：ecc检测使能 instance_id，npu 13 npu_hbm_single_bit_error_cnt HBM当前单bit错误数量 NPU卡HBM当前单bit错误数量 count ≥0 instance_id，npu 14 npu_hbm_double_bit_error_cnt
benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │
故障检测：通过os-node-agent插件在系统内周期性巡检故障特征，及时发现节点故障。 指标采集：通过os-node-agent插件采集GPU/NPU利用率指标等重要的观测数据，上报到租户侧AOM。
脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。 父主题： 训练脚本说明
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。
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