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表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co
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查询单个样本信息 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/samples/{sample_id} modelarts:sample:getSample obs:object:GetObject √ √ 获取样本搜索条件
以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。 在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。
尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。
“VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
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发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中，针对同一数据源的数据，对不同时间处理或标注后的数据，按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后
自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择
AppCode的获取方法：单击AI Gallery页面右上角“我的Gallery”，在左侧菜单栏选择“鉴权管理”。在“鉴权管理”中单击“创建AppCode”，填写描述信息后，即可在列表中显示新增的AppCode。
如需对多个节点的状态变化获取消息，则需增加多行订阅消息。 配置完成后单击右上方“保存配置”并确认保存。 单击右上方“启动”并在弹框中单击“确认”后开始运行工作流。 工作流在运行过程中，需要用户在“数据标注”节点以及“服务部署”节点完成相关操作或者配置，其余节点不需要用户做操作。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
创建数据集 创建数据集，支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs
镜像地址{image_url}获取请参见表1。
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