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/v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。
/v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。
/v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。
删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Notebook：删除Notebook实例。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 停止Notebook实例时，EVS还会持续计费。如果要停止计费，需删除Notebook实例。 训练作业：停止训练作业。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 在线
/v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业的ID。
创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
GET /v1/{project_id}/training-jobs 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
/v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。
/v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
smn:topic:list obs:object:GetObjectAcl obs:object:PutObjectAcl obs:object:PutObject obs:object:GetObject obs:object:DeleteObject obs:object:ModifyObjectMetaData
昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中间过程多steps平均值吞吐计算公式为： delta_tokens = end_total_tokens-start_ total_tokens delta_time
吞吐量（tokens/s/p）：可通过修改重要参数表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中间过程多steps平均值吞吐计算公式为： delta_tokens = end_total_tokens-start_ total_tokens delta_time
吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中间过程多steps平均值吞吐计算公式为： delta_tokens = end_total_tokens-start_ total_tokens delta_time
么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？
Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object
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