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(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
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(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询单个智能标注样本的信息 GET https://{endpo
(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 全部验收通过 { "action" : 0 } 响应示例 状态码:
定”完成修改。 表5 参数说明 参数 说明 名称 数据集的名称,支持1~64位可见字符。名称只能是字母、中文、数字、下划线或者中划线组成的合法字符串。且只能以字母或者中文字符开头。 描述 数据集的简要描述。 父主题: 数据准备与处理
个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询单个样本信息 GET https://{endpoint}/
(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询团队标注的样本信息 GET https://{endpoin
(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询智能标注的样本列表 GET https://{endpoin
个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 分页查询团队标注任务下的样本列表 GET https://{en
个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 分页查询样本列表 GET https://{endpoint}/
(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表11 响应Body参数 参数 参数类型 描述
数据集的当前版本ID。 current_version_name String 数据集的当前版本名称。版本名称,必须是字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-32位。 data_format String 数据格式。 data_sources Array of DataSource
├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本
(br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表16 响应Body参数 参数 参数类型 描述
格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成:“DatasetName-VersionName
度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上,使用多卡进行推理时,需要预置变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=exp
度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上,使用多卡进行推理时,需要预置变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=exp
对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练,生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练,比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss,观察loss在极小误差范围内。 GPU环境下,使用Github中的官方代码跑训练任务。Github中的官方代
├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本
度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b 跑完mmlu要2~3小时。 在npu卡上,使用多卡进行推理时,需要预置变量 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=exp