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@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。
OBS桶 SFS Turbo共享盘 OBS桶 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压。 # Linux系统 unzip AscendCloud-*.zip && unzip AscendCloud-LLM-*.zip && unzip .
OBS桶 SFS Turbo共享盘 OBS桶 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压。 # Linux系统 unzip AscendCloud-*.zip && unzip AscendCloud-LLM-*.zip && unzip .
SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。
其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。
关联SFS Turbo：如果SFS Turbo为HPC型的文件系统，可使用关联SFS Turbo功能，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 参数说明如下： “文件系统名称”：选择对应的SFS Turbo极速文件。
Tailor使用指导 性能调优 msprof msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。 包含在cann toolkit中。
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限，实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时，只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。
首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
01:11:35 介绍大规模语言模型训练的常见系统级和算法级技术，手把手教你炼大模型 大模型时代下的AI开发 59:32 介绍AI的演进历程和未来发展趋势，分析大模型背后的原理和关键技术，介绍华为云为开发者提供的全栈AI能力及AI赋能认证体系 Prompt Engineering
随着AI大模型的崛起，如何利用先进的大语言模型构建AI智能客服系统，提供更加自然、流畅的对话体验，提高用户使用效率，实现24*7的无间断服务，降低企业在客服场景下的投入成本，提升用户满意度成为企业和用户关注的热门领域。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/data 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。
A :obj:`list` | `dict`: will be serialized and returned """ # get inputs inputs = data.pop("inputs",
图9 查看性能诊断报告 OBS路径仅支持OBS并行文件系统。 Report页面将每隔5s自动刷新一次。 父主题： 性能调优: MA-Advisor性能诊断
精度调试：msprobe 数据dump指导 advisor异常值分析 API预检 精度比对 梯度监控 父主题： 迁移调优工具链
SFS Turbo方式：根据实际选择，如/mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendFactory。
精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的
精度调试：TensorBoard可视化 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息，帮助用户快速识别训练精度问题。 在
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