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--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：
这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。
--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：
查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面
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。
8B参数。MiniCPM-V2.0具有领先的光学字符识别（OCR）和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平，甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括: 领先的 OCR 和多模态理解能力。MiniCPM-V2
${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
模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自
Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id String 专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件，例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
选择数据所在OBS桶的存储区域，以控制台实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务（OBS）的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签：图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看
${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
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Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件，例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
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create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪，只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下： true：对图片进行裁剪 false：不对图片进行裁剪（默认值） crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
详细请参见： 标注图片（图像分类） 标注图片（物体检测） 标注文本（文本分类） 标注文本（命名实体） 标注文本（文本三元组） 标注音频（语音分割） 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信息。请及时关注管理员驳回以及待修正的图片。
入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参
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