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--benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签，您也可以勾选图片，在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标
--benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构
在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置
使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线，第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务，特殊tokens如下： <img> </img>
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线，第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务，特殊tokens如下： <img> </img>
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 步骤5：清理资源 体验结束后，建
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