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-F 'images=@图片路径' -H 'X-Auth-Token:Token值' -X POST 在线服务地址 “-k”是指允许不使用证书到SSL站点。 “-F”是指上传数据的是文件，本例中参数名为“images”，这个名字可以根据具体情况变化，@后面是图片的存储路径。 “-
其中，不同类型的数据集支持不同的功能，如智能标注、团队标注等。详细信息参考表1。 表1 不同类型的数据集支持的功能 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 智能标注 团队标注 自动分组 数据特征 图片 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持
TEST：指明该对象用于测试。 INFERENCE：指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id，导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置，则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表，详细参数请参见表3。
如果训练数据和代码经常变动，则不建议把数据、代码放到容器镜像里，避免频繁地构建容器镜像。 容器已经能满足隔离需求，不建议在容器内再创建多个conda env。 导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag}
需要配置在IAM项目视图中。 CCE cce:cluster:list cce:cluster:get 获取CCE集群列表、集群详情、集群证书等信息。依赖权限需要配置在IAM项目视图中。 KMS kms:cmk:list kms:cmk:getMaterial 获取用户创建的密钥
如果训练数据和代码经常变动，则不建议把数据、代码放到容器镜像里，避免频繁地构建容器镜像。 容器已经能满足隔离需求，不建议在容器内再创建多个conda env。 导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag}
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 # 导出模型 # 模型需要采用saved_model接口保存 print('Exporting trained model to', export_path)
如果训练数据和代码经常变动，则不建议把数据、代码放到容器镜像里，避免频繁地构建容器镜像。 容器已经能满足隔离需求，不建议在容器内再创建多个conda env。 导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag}
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