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【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 华为云计划于2024/10/31 00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域：华北-北京四（其他区域已下线） 受影响服务 ModelArts旧版数据集。
在AI开发过程中，服务升级包括对已部署的模型服务进行优化，以提高性能、增加功能、修复缺陷，并适应新的业务需求。更新模型版本作为服务升级的一部分，涉及用新训练的模型版本替换原来的模型，以提高预测的准确性和模型的环境适应性。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
此处输入的obs目录或者obs文件不能重名，否则会覆盖。 是 str、Placeholder、Storage 使用案例 主要包含六种场景的用例： 基于JobStep的输出注册模型 基于OBS数据注册模型 使用模板方式注册模型 使用自定义镜像注册模型 使用自定义镜像+OBS的方式注册模型
MA_TEXT_CLASSIFICATION_V1 MA_AUDIO_CLASSIFICATION_DIR_V1 使用案例 主要包含两种场景的用例。 基于未标注数据创建数据集 基于已标注的数据创建数据集，并自动导入标注信息 基于未标注数据创建数据集 数据准备：存储在OBS文件夹中的未标注的数据。
训练速度差不多？ 如果用户的代码中训练任务是单进程的，使用Notebook 8核64GB，72核512GB训练的速度是基本一致的，例如用户用的是2核4GB的资源，使用4核8GB，或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的，使用Notebook 72核512GB训练速度要优于8核64GB。
DATASET_TABULAR VIDEO_ANNOTATION FREE_FORMAT Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例： 场景一：基于用户指定的数据集创建标注任务，并等待用户标注完成。 使用场景： 用户只创建了一个未标注完成的数据集，需要在工作流运行时对数据进行人工标注。
├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本
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新版专属资源池是一个全面的技术和产品的改进，主要能力提升如下： 专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许，您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload。同时，也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。 自助专属池网络打通：可以在Mod
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脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环境跑训练作业，在开发环境使用MindInsight，要求先启动MindInsight，后启动训练进程。 仅支持单机单卡训练。 运行中的可视化作业
生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac 高噪声比例，即基础模型跑的步数占总步数的比例 否 0.8 refiner_switch 是否使用细化模型refiner 否 true（使用） seed 随机种子，控制生成图像的多样性
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