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大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。 可根据使用场景判断清晰度是否满足需要。比如使用场景的数据采集来自高清摄像头，那么清晰度对应的需要高一些。可通过对数据集做锐化或模糊操作，添加噪声对清晰度做调整。 图像色彩的丰富程度 Colorfulness 横坐标：图像的色彩丰富程度，值越大代表色彩越丰富。
synchronize_auto_labeling_data Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下： true：执行完智能标注后，将待确认结果同步至团队成员。 false：不同步智能标注结果（默认值）。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下：
orkflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类
--benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
jpg</img>图片上有什么" } ], "model": "qwen" } 图3 本地调用 远程调用 远程调用命令如下： # endpoint以实际为准，图片为远程网络上的url curl -kv -X POST http://{server_name}:{serv
--benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置
synchronize_auto_labeling_data Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下： true：执行完智能标注后，将待确认结果同步至团队成员。 false：不同步智能标注结果（默认值）。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下：
用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 添加部署上线使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 添加部署上线使用权限。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：service。
--enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则
--enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则
b中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练任务。 当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。
Edge登录ModelArts，使用Chrome安装插件访问页面。 打开ModHeader，单击添加MOD。 图11 添加MOD 选择添加Request header。 图12 添加Request header 进入在线服务详情，查看Key值和Value值。 Key值固定为X-A
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本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以了解如何在ModelAr
ry logs AND erro*”或“query logs OR erro*”。 标签 展示服务已添加的标签。支持添加、修改、删除标签。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 Cloud Shell 允许用户使用ModelArts控制台提供的Clo
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意
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