在弹出的界面，继续配置联邦训练作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个作业必须要选两个及两个以上的数据集才能做训练。 表1 作业参数说明

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数据集版本不合格 出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。

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于前面的数据标注，将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号，您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例，默认训练集比例为0.8，即训练集占0.8，验证集占0.2。manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。

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据处理”中对 MRS 中已标注数据进行数据处理，最后通过“运营中心>数据集发布”发布数据集。在“模型训练服务”中，可以订阅数据集进行模型训练。 图1 标注后的数据处理流程图 父主题： 时序数据标注

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较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图

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基于算法套件SDK构建及可视化数据集 操作指导 03:03 基于算法套件构建及可视化数据集 基于算法套件SDK进行交互式推理 操作指导 03:27 基于算法套件SDK进行交互式推理 基于算法套件SDK进行训练 操作指导 02:18 基于算法套件SDK进行训练 为什么需要云上AI开发 视频介绍

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ignored due to the use of a custom kernel" 数据集下载和预处理。 本实践中选择使用1GB 79K-record的JSON格式的OSCAR数据集。 下载数据集。 wget https://huggingface.co/bigscience/mi

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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什么是商标分割？ 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》，如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请，30天左右后，商标局会自动将您的商标注册申请进行分割，部分情况下可能会延迟，具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告，审查不通过部分将进行驳回。

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训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”： 本地运行环境

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物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用

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取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心 > SDK文档”查看。 当前算法已预置训练及测试数据，可使用默认值训练。 超参配置

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如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后，您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型

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理、权限集管理、账号分配管理、用户管理等操作。 API文档 创建用户 创建用户组 添加系统身份策略 添加自定义身份策略 绑定用户和组 02 入门 带您快速上手使用IAM身份中心，了解IAM身份中心在典型场景下的操作方法。 入门指导 创建用户和权限集 账号关联用户和权限集 用户登录并访问资源

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String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label

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在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 同步数据源 ModelArts会自动从数据集输入位置同步数据至数据集详情页，包含数据及标注信息。 为了快速获取OBS桶中最新数据，可在数据集详情页的“未标注”页签中，单击“同步数据源”，快速将通过OBS上传的数据添加到数据集中。 问题现象：

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如果勾选了“同时删除OBS源文件”，删除图片操作将删除对应OBS目录下存储的图片，此操作可能会影响已使用此源文件的其他数据集或数据集版本，有可能导致展示异常或训练/推理异常。删除后，数据将无法恢复，请谨慎操作。 父主题： 图片标注

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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