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] } 根据响应可以了解数据集的样本数量，以及每个样本的详细信息，其中“sample_count”为“2”表示该数据集共有2个样本，记录“sample_id”（样本ID）用于后续人工标注。 调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 请求消息体：
m-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。
owner验收不通过的样本数目。 sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样的样本数目。 total_sample_count Integer 样本总数量。 unannotated_sample_count Integer 未标注样本数。 uncheck_sample_count
new_source String 处理后样本的地址。 origin_source String 样本的原地址。 result_description Array of objects 样本的处理描述。 result_property Integer 样本的处理状态。可选值如下： -1：全部
要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题：
“分组数”：填写2~200之间的整数，指将图片分为多少组。 “结果处理方式”：“更新属性到当前样本中”，或者“保存到对象存储服务（OBS）”。 “属性名称”：当选择“更新属性到当前样本中”时，需输入一个属性名称。 “结果存储目录”：当选择“保存到对象存储服务（OBS）”时，需指定一个用于存储的OBS路径。
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_source 否 Boolean 是否删除样本源文件。可选值如下： true：删除样本源文件 false：不删除样本源文件（默认值） label_type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测
删除数据集标签 dataset deleteLabel 删除数据集标签和对应的样本 dataset deleteLabelWithSamples 添加样本 dataset uploadSamples 删除样本 dataset deleteSamples 停止自动标注任务 dataset
总文件大小(字节)。 total_sample_count Long 样本总数量。 total_sub_sample_count Long 从父样本生成的子样本总数。 unconfirmed_sample_count Long 待确认样本数量。 update_ms Long 任务更新时间。 表3
描述 add_sample_count Long 新增样本数量。 create_time Long 任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 deleted_sample_count Long 已删除样本数量。 duration_time Long 任务运行时间。
String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过
总文件大小(字节)。 total_sample_count Long 样本总数量。 total_sub_sample_count Long 从父样本生成的子样本总数。 unconfirmed_sample_count Long 待确认样本数量。 update_ms Long 任务更新时间。 表5
团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过
提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具，方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析，帮助用户整体了解数据的质量。 提升用户数据准备的效率。 提
删除数据集标签 dataset deleteLabel 删除数据集标签和对应的样本 dataset deleteLabelWithSamples 添加样本 dataset uploadSamples 删除样本 dataset deleteSamples 停止自动标注任务 dataset
Parallel）、TP（Tensor Parallel）、PP（Pipeline Parallel）。 DP：数据并行（Data Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此，数据并行非常适合大数据量的训练任务。
不导入包含指定标签的样本。 否 Label的列表 import_annotated 用于导入智能标注结果的任务，是否导入原数据集中已标注的样本到待确认，默认值为"false"即不导入原数据集中已标注的样本到待确认。可选值如下： true：导入原数据集中已标注的样本到待确认 fals
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 dataset
et_name/folder_name n_clusters 否 auto 数据样本的种类数，默认值auto。您可以输入小于样本总数的整数或auto。auto表示使用正样本目录的图片个数作为数据样本的种类数。 simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图
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