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如果type是DATASET，source为数据集ID。 type String 工作路径的类型。可选值如下： OBS：OBS路径 DATASET：数据集 version_id String 数据集的版本。
查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的文本列表。您也可以在右侧的“全部标签”中了解当前数据集支持的所有标签信息。 修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。
MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签？ ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办？ 如何切分ModelArts数据集？ 如何删除ModelArts数据集中的图片？
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
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ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。
ModelArts支持通过导入数据集的操作，导入更多数据。本地标注的数据，当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。
需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图3 输入输出设置-数据集 图4 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
创建和管理团队 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图3 输入输出设置-数据集 图4 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。
以下是一些Function Calling的使用场景： 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。
（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
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