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多标签的标签文件示例，如2.txt文件内容如下所示： Cat Dog 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 物体检测 支持两种格式： ModelArts PASCAL VOC 1.0 物体检测的简易模
909版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
909-xxx.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。
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。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中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数据集中的图片相似才可能预测准确。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中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数据集中的图片相似才可能预测准确。
907版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明：
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。 curl -kv -F 'image
能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 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） remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否
单击左上方“创建资产”，选择“AI应用”。 在“创建AI应用”页面配置参数。 表1 创建AI应用 参数 是否必填 说明 AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成，且字符长度在3到90之间。 中文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。
on上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 获取软件 获取插件代码包ascendcloud-aigc-6.3.902-*.tar.gz文件。获取路径：Support网站。 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 ascendcloud-aigc-6
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
our prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如果是本地图片，容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。 messages的样例如下： # body参考 # 图片存放本地示例 { "messages": [
单击左上方“创建资产”，选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项，数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”，则资产发布后，在数据集页签上会显示该“英文名称”。 中文名称 数据集的中文名称。 如果填写了“中文名称”，则资产发布后，在数据集页签上会显示该“中文名称”。
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
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。
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
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