本文由AI智能模型生成,在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練NLP文本生成模型,根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容,適配到模板。內(nèi)容僅供參考,不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證,如果有任何問題或意見,請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡:圖片鏡像翻轉(zhuǎn)在線服務(wù)中的推理處理邏輯,并以json格式進(jìn)行圖像用作數(shù)據(jù)增強(qiáng)。表格 數(shù)據(jù)集 上推理,從左到右,在邊緣側(cè)的“在線”、“預(yù)測”、“預(yù)測”四個界面展示當(dāng)前項目下的所有數(shù)據(jù)。單擊界面右上角的“預(yù)測”,界面新增“預(yù)測”內(nèi)容。此處預(yù)測服務(wù)名,也是從服務(wù)的列表文件中獲取。單擊“預(yù)測”,界面新增“預(yù)測”內(nèi)容。預(yù)測類別預(yù)測服務(wù)的標(biāo)簽。如果是上傳至OBS,上傳的文件名必須為“predicate”。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容,可點(diǎn)擊查看
猜您想看:如果是已發(fā)布的預(yù)測服務(wù),需要上傳到OBS桶的文件夾中。如果是,上傳的數(shù)據(jù)必須為“predicate”。如果是已發(fā)布的預(yù)置算法,請參見評估算法介紹。如果您的訓(xùn)練腳本支持的AIGallery中的官方算法,“代碼目錄”的下不展示,會展示訓(xùn)練代碼內(nèi)容。如果您的訓(xùn)練代碼中使用argparse解析train_url為訓(xùn)練代碼,表示訓(xùn)練啟動文件。如果您的算法代碼中使用了其他版本的訓(xùn)練作業(yè),在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時,您需要指定已在ModelArts中其他版本及其對應(yīng)版本?!按a目錄”:請根據(jù)實際情況修改“代碼目錄”。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容,可點(diǎn)擊查看
智能推薦:如果您的訓(xùn)練代碼中使用GPU資源,則在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時,請根據(jù)實際情況繼續(xù)執(zhí)行如下步驟?!斑\(yùn)行參數(shù)”:填寫訓(xùn)練參數(shù)。系統(tǒng)會顯示當(dāng)前訓(xùn)練作業(yè)使用的資源,訓(xùn)練代碼目錄。必須從參數(shù)的形式中選擇。當(dāng)填入OBS目錄時,此參數(shù)必選。如果您在OBS中沒有可用的桶,您可以單擊“創(chuàng)建桶”跳轉(zhuǎn)至OBS管理控制臺進(jìn)行創(chuàng)建,詳細(xì)操作請參考創(chuàng)建桶。訓(xùn)練作業(yè):選擇“公共資源”和“專屬資源池”。如果您的訓(xùn)練作業(yè)與ModelArts在同一區(qū)域,請選擇華北-北京四。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容,可點(diǎn)擊查看