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json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1 --input data_path2=obs://bucket/data2 --env-variables String 否 训练时传入的环境变量，如果需要指定多个参数
modelarts/name" : "auto-pool-os", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts/resource.id" : "maos-auto-pool-os-72w8d" }, "annotations"
UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接 如果本地为Linux系统，见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS
lines 否 Integer 获取日志的长度，默认为50行。lines的范围为[0, 500]。 log_file 是 String 需要查看的日志文件名称，获取方式请参见获取训练作业日志的文件名。 order 否 String 日志查询的方向。 desc：向下查询。 asc：向上查询。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为
准。 os.modelarts/node.prefix 否 String 自定义节点名称前缀。 表6 PoolAnnotationsCreation 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing
modelarts/name" : "auto-pool-os", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts/resource.id" : "maos-auto-pool-os-72w8d" },
（可选）本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例，介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1：安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2：下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
/v1/{project_id}/models/{model_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_id 是 String 需要删除的AI应用ID。 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
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
何获取本机外网IP？ ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
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