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csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 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。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
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），建议将此数据集重新发布版本，然后再使用新版本的Manifest文件导入。 方法2，修改您本地的Manifest文
sh命令后，会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片，支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。
sh命令后，会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片，支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。
有完成验收，标注信息才会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收，团队成员无法再修改标注信息，只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同一个数据，不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖：针对同一个数据，使用当
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密，否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测）
可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “desc”为递减排序，默认为“desc”。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如参数名称。默认为空。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
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
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时，无法传入一个OBS路径，需要利用文件对象读取，考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
”目录，运行启动脚本run.sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。
{image_url}参见表1。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --name sdxl-diffusers \ -v /sys/fs/cg
Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
mage_url}参见获取镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。 单击“下载”，选择云服务区域，推荐选择“华北-北京四”，单击“确定”。 进入“下载详情”页面，填写下述参数。 下载方式：选择“ModelArts数据集”。
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同场景类型，结构不同。 图像分类场景，其目录
开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明：本案例使用过程中，从AI Gallery下载数据集免费，但是
"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
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