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String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
Integer 从父样本生成的子样本总数。 train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下：
Map<String,Object> 限制条件。 表5 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下：
ModelArts推理当前已支持细粒度授权，租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新A
数据集遵循的使用许可协议，根据业务需求选择合适的许可证类型。 语言 选择使用数据集时支持的输入输出语言。 任务类型 选择数据集支持用于什么类型的训练模型。 运行平台 选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行
设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST
可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── checkpoint_lenet_1-1_1875.ckpt 必选；使用mindspore训练出来的ckpt格式/om格式的模型文件 | │ ├── config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.json
记录数据集信息的文件及路径信息(相对路径) ├── train.txt # 训练集中各图片路径信息(相对路径) ├── valid.txt # 验证集中各图片路径信息(相对路径) │ ├── obj_train_data/ # 训练集的图片与对应的标注文件所在目录 │ ├──
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度会受到影响。如果您要做分布式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关闭。部
调用配置授权接口配置ModelArts授权。该接口支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权，ModelArts服务的数据管理、训练管理、开发环境、在线服务等功能将不能正常使用。 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。 在管理用户授权时，可以调用删除授权接口删除指定用户的授权或者删除全量用户的授权。
ModelArts的数据清洗通过PCC算子实现。图像分类或者物体检测的数据集中可能存在非所需类别的图像，需要将这些图像去除掉，以免对标注、模型训练造成干扰。 图5 PCC算子效果 参数说明 表1 数据清洗-PCC算子参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 prototype_sample_path
Integer 从父样本生成的子样本总数。 train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下：
of strings 子图step成员。 表12 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下：
预计时长4分钟左右。 图3 服务部署成功 步骤四：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范
表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 步骤4：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范
WorkflowParameter objects 参数。 表3 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下：
of strings 子图step成员。 表12 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下：
可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path)
Integer 从父样本生成的子样本总数。 train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下：
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