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表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。 billing_params Integer 计费倍率。当billing_flavor不为空时，该字段必选。 表10 pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String
List of 表9 schema列表，用于表格数据集，指定表头的名称和类型。 description 否 String 数据集描述，默认为空，描述不能包含^!<>=&"'等特殊字符，长度为0-256。 表2 DataSource参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 Integer
SampleLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of SampleLabel objects 样本标签列表，为空表示删除样本的所有标签。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。 sample_id
求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体，消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部
在下载详情页面，填写参数。 下载方式：选择“对象存储服务（OBS）” 目标区域：选择“华北-北京四”（即要部署服务的云服务区） 目标位置：请选择一个空的OBS目录，本示例为“/test-modelartsz/dataset-flower/” 此处从AI Gallery下载并使用数据集是限时
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否
ma-cli ma-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和opt
Studio左侧导航栏中，选择“我的模型”进入模型列表。 在模型列表，单击模型名称，进入模型详情页面，查看模型的“作业记录”。 如果作业记录为空，则直接执行下一步。 如果作业记录存在作业，则先删除所有作业，再执行下一步。 当模型存在作业记录会删除失败。 在模型详情页，单击右上角的“删
ma-cli dli-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和opt
server in enumerate(server_list): # RANK_TABLE_FILE文件中，节点ip为空 if server["server_id"] == "": logger.error(f"Get RANK_TABLE
server in enumerate(server_list): # RANK_TABLE_FILE文件中，节点ip为空 if server["server_id"] == "": logger.error(f"Get RANK_TABLE
文本输入形式的预测结果样例如图6所示，请求体包含“meta”及“data”。如输入请求中包含“uuid”，则输出结果中回传此“uuid”。如未输入，则为空。“data”包含了一个“resp_data”的数组，返回单条或多条输入数据的预测结果，其中每个结果的参数由模型决定，比如本例中的“sepa
required 超参是否必选，支持true、false。必选不可删除，非必选可删除。 default 超参的默认值，如果无默认值，则填写空双引号。 help 超参的说明，不能超过20个字符。 { "training_methods": [ {
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
准备训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码或开发用于自定义镜像训练的代码。 在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 进入算法创建页面。 登录ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“资产管理
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