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查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额，如资源池配额、网络配额等。 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 GET /v1
0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 宿主机安装的infiniband驱动版本为4.3-1.0.1.0，容器镜像中安装的infiniband驱动版本需要与宿主机版本匹配，即同为4.3-1.0.1.0。 可能部分区域的网卡较新，会出现更高版本的infiniband驱动版本，如果您遇到了i
获取用户名和用户ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入用户名（user name）和用户ID（user_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看“IAM用户名”和“IAM用户ID”。 图1 获取用户名和ID
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
发布成功后，会生成资产链接，用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。
删除环境变量：单击，确认永久删除环境变量，单击“确定”完成删除。 重启AI应用，使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时，则在“运行资源设置”处，单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时，则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时，默
两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突？ ModelArts训练作业之间的存储目录相互不影响，每个环境之间彼此隔离，看不到其他作业的数据。 父主题： 查看作业详情
度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，
自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm
以管理已订阅的资产。 我的案例 展示个人发布的资产案例和已订阅的资产案例。 “我的发布”：可以查看个人发布的案例信息。 “我的订阅”：可以查看个人订阅的案例信息。 我的AI说 展示个人发布的技术文章列表，可以查看文章浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“删除”可以管理已发布的技术文章。
创建标注团队的成员 功能介绍 创建标注团队的成员。 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 POST /v2/{project_id}/workforces/
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数，如网络网段，用户资源配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
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