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必须执行该命令，否则会报错找不到sketch-mountains-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下，该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell" h_list ：生成图片的长，默认为 [688, 1024] w_list： 生成图片的宽，默认为 [1024, 1024] INFER_STEP：推理步数，默认20步 推理完成后，生成的图片保存在 ${container_work_dir}/flux/result
参数说明如下： --width ：生成图片的宽 --height： 生成图片的长 --num_inference_steps：推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数，则首次编译时间较长，请耐心等待。 推理完成后，生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下，如下图所示。
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景，如： 输入图片，先进行公网OCR服务调用，然后进行NLP处理； 进行公网文件下载，然后进行分析； 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “数据来源”：选择OBS。 “保存路径”
针对已发布的数据集，使用此数据集的Manifest文件，重新导入，此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集，其对应的OBS目录下，发生了数据变化，如删除图片，导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时，出现错误。 解决方案 方法1（推荐），
zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个，比如1，2，4，8，那么模型推理输入的图片数可以是1，2，4，8。
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、
JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败？ 问题现象 以Chrome浏览器为例，同一张图片，第一次标注时，右上角弹窗提示标注保存失败，第二次提交相同的标注结果，又提示标注成功，此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console，单击network查看请求列
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