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python infer.py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，与GPU推理代码区别主要参考infer函数，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3
dataset_version 否 String 数据集版本（用于区分标注任务解耦前的数据集和解耦后的数据集）。可选值如下： v1：数据集与标注任务解耦前的数据集（默认值） v2：数据集与标注任务解耦后的数据集 all：所有数据集 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，达到分支部分执行的目的，与ConditionStep的使用场景类似，但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点
版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。 否 str、Placeholder runtime 模型运行时环境，runtime可选值与model_type相同。 否 str、Placeholder description 模型备注信息，1-100位长度，不能包含&!'"<>=
status 否 String 执行记录状态。 scene_id 否 String 场景ID。 order 否 String 排序的方式。该字段必须与sort_by同时使用。 缺省值: desc 枚举值： asc：表示升序排列， desc：降序排列。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
是否呈现独立的可视化节点 否 bool，默认为True 对于输出的metrics文件，数据内容必须为标准的json数据，大小限制为1M，并且与当前支持的几种数据格式保持一致： 键值对类型的数据 [ { "key": "loss", "title":
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