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tebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String 镜像名称，长度限制51
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表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fin
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
NPU的LoRA训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 本
不能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是
在Terminal中执行命令时，出现错误如图1 报错信息截图所示，此问题可能由于CPU/GPU或显存等占满，可在JupyterLab界面下方查看内存使用情况，如图2所示。 此时Kernel会自动重启，存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据会被保留，其他目录的数据均不会保留。 图1 报错信息截图
准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
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detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标（y_min,x_min,y_max,x_max），如图2所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如
处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布的CSV文件的第一行是列名 false：发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出到AI Gallery 用户可以将自己的数据发布到AI
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
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