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12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。
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1 import moxing as mox 引入MoXing Framework的相关说明 在引入MoXing模块后,Python的标准logging模块会被设置为INFO级别,并打印版本号信息。可以通过以下API重新设置logging的等级。
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12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
--std-output:输出tokens长度标准差,可以根据实际需求设置。 --num-requests:输出数据集的数量,可以根据实际需求设置。 执行脚本benchmark_serving.py测试动态benchmark。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
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