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是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述
练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。 智能标注后，确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后，确认难例 “智能标注”任务执行过程中，ModelArts将自动识别难例，并完成标注。当智能标注结束
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。
URI DELETE /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
（修改点：增加第37行）。 torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False) AICPU算子调优 ，Double类型输入切换成为Float减少cast算子调用耗时，修改diffusion/gaussian_diffusion.py (修改点：注释第871行，增加第872行)。
目前只有“图像分类”、“物体检测”和“图像分割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。
URI DELETE /v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。
/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。 按需计费 规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 专属资源池 专属资源池的费用已在购买时支付，部署服务不再收费。 专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。
本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格：Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡规格。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 Step2 创建OBS桶 M
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/{schedule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
创建训练作业标签 删除训练作业标签 查询训练作业标签 获取训练作业事件列表 创建训练作业镜像保存任务 查询训练作业镜像保存任务 获取训练作业支持的公共规格 获取训练作业支持的AI预置框架
设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据清洗”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据校验算子说明（MetaValidation算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”
"根目录空间。 处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数
DELETE /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String
lows/{workflow_id}/subscriptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。
精度问题概述 随着ChatGPT的推出，大模型迅速成为AI界热点。大模型训练需要强大的算力支撑，涉及数据、模型、框架、算子、硬件等诸多环节。由于规模巨大，训练过程复杂，经常出现loss不收敛的情况（模型精度问题），主要表现为loss曲线起飞或者毛刺等，且模型的下游任务评测效果变差
容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时，需要注意为服务设置合适计算节点规格，防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口，有本地内部需要访问的其他端口，监听在localhost上。避免
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