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镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理
否 LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型： IMAGE_CLASSIFICATION （图像分类） OBJECT_DETECTION = 1 （物体检测） IMAGE_SEGMENTATION （图像分割） TEXT_CLASSIFICATION （文本分类） NAMED_ENTITY_RECOGNITION
镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
174 175 176 177 178 179 180 import json import logging import os import sys import tempfile import h5py import numpy as np from PIL import Image
PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。 workspace_id String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
sh build_image.sh --base-image=${base_image} --image-name=${image_name} --specify-enrtypoint=True 参数说明： ${base_image}为基础镜像； ${image_name}为推理镜像名称
从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ && sh build_image.sh --base-image=${base_image} --image-name=${image_name} --specify-enrtypoint
URI GET /v1/{project_id}/images 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
sh build_image.sh --base-image=${base_image} --image-name=${image_name} --specify-enrtypoint=True 参数说明： ${base_image}为基础镜像； ${image_name}为推理镜像名称
sh build_image.sh --base-image=${base_image} --image-name=${image_name} --specify-enrtypoint=True 参数说明： ${base_image}为基础镜像； ${image_name}为推理镜像名称
执行ma-cli image get-template命令查询镜像模板。 然后执行ma-cli image add-template命令将镜像模板加载到指定文件夹下，默认路径为当前命令所在的路径。
", desc="this is a image classification workflow", steps=[label_step, release_step, job_step, model_step
export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。
查询数据集列表 分页查询用户的数据集列表。 list_datasets(session, dataset_type=None, dataset_name=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集列表 from modelarts.session
进入Dockerfile目录，通过Dockerfile构建镜像命令： # cd 到Dockerfile所在目录下，输入构建命令 # docker build -t ${image_name}:${image_version} . # 例如 docker build -t pytorch
The operation, 'images', does not exist in the graph。
# 数据读取，预处理 image = img_preprocess(image_path) image = np.array(image, dtype=np.float32) image = np.frombuffer(image.tobytes(), np.float32) #
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
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