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创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
名称/文件路径”。例如：“/obs-bucket”。 work_path_type Integer 数据集输出路径类型。默认值为0，表示OBS桶。 workforce_descriptor WorkforceDescriptor object 团队标注信息。 workforce_task_count
历史日志：训练作业结束后，可以在ModelArts训练作业详情页面上查看历史日志，ModelArts系统自动保存30天。 永久日志：转存到OBS桶中的训练日志，在创建训练作业时，打开永久保存日志开关设置作业日志路径即可将日志转存至OBS路径。 图2 开启永久保存日志开关 实时日志和
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp ./dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支
secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***') # 样例中为了方便默认创建一个OBS桶，推荐将调测所需要传输的文件统一放到`${default_bucket}/intermidiate`目录下，也可以按照注释代码自行指定
参数类型 描述 data_path 否 String 数据源所在路径。 data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps
“algorithm”的“inputs”和“outputs”填写训练作业输入输出管道的具体信息。实例中“inputs”中“remote”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”中“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。 “spe
main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main.py |--- input_dir |------ cifar-10-batches-py
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