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- 自适应权重粒子群算法 内容精选 换一换
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格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法,您可以不关注模型开发,直接使用AI Gallery的算法,通过算法参数的调整,得到一个满意的模型。 帮助文档 收起 展开 本地构建镜像 收起 展开 本地开发好模型,构建自来自:专题double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2来自:百科
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节中的配置文件格式说明。 model_algorithm:模型算法,表示该模型的用途,由模型开发者填写,以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头,不能包含中文以及&!'\"<>=,不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification(图像分类)、obj来自:专题更新终端节点的详细信息。 表4 UpdateEndpointOption 参数 是否必选 参数类型 描述 weight 否 Integer 终端节点权重。 最小值:0 最大值:100 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 endpoint EndpointDetail来自:百科
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