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更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
据，坐标栏空白，未显示数据走势曲线。 解决方法：在解析工具页面右侧，单击日志文件名右边的设置图标，在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号，改为'loss': ，如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题： AIGC模型训练推理
位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 否 String 参数的类型，枚举值如下: str：字符串 int：整型 bool：布尔类型 float：浮点型 description 否 String Workflow工作流配置参数的描述。 example
每个元素都是一个字典，包含"name"和"value"两个字段，以"--name=value"的形式传递给训练启动文件。value支持字符串，整数，布尔等类型。对于布尔类型，建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_typ
映射到OBS路径，然后将新的list送入analysis接口。 如果使用的是OBS路径作为输入的data_url，则只需要替换本地路径的字符串即可。 1 2 3 if FLAGS.data_url.startswith('obs://'): for idx, item in
训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。 workspace_id 否 String
参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer，前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。 encoding 否 String 样本文件的编码类型，用
64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type String 参数的类型，枚举值如下: str：字符串 int：整型 bool：布尔类型 float：浮点型 description String Workflow工作流配置参数的描述。 example
64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type String 参数的类型，枚举值如下: str：字符串 int：整型 bool：布尔类型 float：浮点型 description String Workflow工作流配置参数的描述。 example
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type String 参数的类型，枚举值如下: str：字符串 int：整型 bool：布尔类型 float：浮点型 description String Workflow工作流配置参数的描述。 example
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
<filename>image_0006.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>230</width>
针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过1024位的字符串。 针对物体检测场景，开始标注前，您需要了解： 图片中所有目标物体都要标注。 目标物体清晰无遮挡的，必须画框。 画框仅包含整个物体。框内包
数据集的当前版本ID。 current_version_name String 数据集的当前版本名称。版本名称，必须是字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 data_format String 数据格式。 data_sources Array of DataSource objects
置信度范围，取值范围为[0,1]。 dataset_name String 数据集名称，名称只能是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-100位。 dataset_type String 数据集类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类
数据集的当前版本ID。 current_version_name String 数据集的当前版本名称。版本名称，必须是字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 data_format String 数据格式。 data_sources Array of DataSource objects
置信度范围，取值范围为[0,1]。 dataset_name String 数据集名称，名称只能是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-100位。 dataset_type String 数据集类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类
d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”，单击“New”，选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面，单击“Add a new panel”。 在New dashboard
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