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Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
算法发布成功，则代码开放会失败。 发布算法 进入AI Gallery首页，选择“资产集市 > 算法”，进入算法页面。 单击“发布”，弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 在发布资产页面，填写相关信息，发布资产。 如果是发布新资产。
将获取到的ComfyUI插件AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件上传到/root/comfyui，并解压。获取路径参见表2。 unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud mv AscendCloud/aigc_inference
PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model.bin 中 PretrainedModel
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
数据集名称，比如“The VOC2007 Database”。 annotation String 标注，比如“PASCAL VOC2007”。 image String 图片信息。 表4 voc_object参数 参数 参数类型 描述 name String 文件夹名称。 properties
-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 train_data_path String 训练数据的存放路径。 train_job_id String 训练作业ID。 train_job_name String 训练作业名称。 unconfirmed_sample_count
MANIFEST DataTypeEnum IMAGE TEXT AUDIO TABULAR VIDEO FREE_FORMAT AnnotationFormatEnum MA_IMAGE_CLASSIFICATION_V1 MA_IMAGENET_V1 MA_PASCAL_VOC_V1
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页，单击右上方的“发布”，进入发布需求页面。
创建物体检测项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
创建文本分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
创建声音分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name}：容器名称，进入容
用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 train_data_path String 训练数据的存放路径。 train_job_id String 训练作业ID。 train_job_name String 训练作业名称。 unconfirmed_sample_count
Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908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：
图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片，不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片，不需要用户处理。
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