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json，数据大小：43.6 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
LabelAttribute 参数 是否必选 参数类型 描述 default_value 否 String 标签属性默认值。 id 否 String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name 否 String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type 否 String
如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列，即最终通过该数据集训练得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当
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支持分析指标及其说明 表1 分析指标列表 名称 说明 分析说明 分辨率 Resolution 图像分辨率。此处使用面积值作为统计值。 通过指标分析结果查看是否有偏移点。如果存在偏移点，可以对偏移点做resize操作或直接删除。 图片高宽比 Aspect Ratio 图像高宽比，即图片的高度/图片的宽度。
books/{id}/flavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 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
那么应付金额=0.75055555 - 0 - 0.00055555 = 0.75元 专属资源池明细账单 明细账单可以通过多维度展示客户账单的详细信息。一般通过设置统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”来统计资源在某个月份的总开销，建议您核对表2所示的信息是否和实际相符。 表2
能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox
为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据
ief:deployment:delete ief:node:createNodeCert ief:iefInstance:list ief:node:list 通过IEF部署边缘服务。 按需配置。 操作步骤 本案例场景为在开发环境中构建并调试推理镜像，在Notebook中制作自定义镜像，然后将调试完成
异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
h5', key='df', mode='w') pd.read_hdf('obs://wolfros-net/hdftest.h5') 通过重写pandas源码API的方式，将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS +
positories 使用自定义镜像运行训练作业。 按需配置。 SMN smn:topic:publish smn:topic:list 通过SMN通知训练作业状态变化事件。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket
异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
txt”，标签文件是“abc_result.txt”。 1：默认值，标签和文本在一个文件内，以分隔符分离。文本与标签，标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String
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