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列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。
名称只能是字母、中文、数字、下划线或者中划线组成的合法字符串。且只能以字母或者中文字符开头。 描述 数据集的简要描述。 父主题： 数据准备与处理
name 否 String 支持更新实例名称，长度限制为128个字符， 支持大小写字母、数字、中划线和下划线。 storage_new_size 否 Integer EVS实例支持动态扩充的容量，单位GB。只允许扩容，不允许缩容，最大允许扩容至4096GB。
智能标注类型：主动学习 算法类型：快速型 其他参数采用默认值。 图8 启动智能标注任务 查看智能标注任务进度 智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能标注任务进度。当任务完成后，即可在“待确认”页签下查看自动标注好的数据。
表1 Workflow 属性 描述 是否必填 数据类型 name 工作流的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表 是 list
表2 部署在线服务predictor和transformer参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 service_name 否 String 服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头，名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。
列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。
列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。
标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。
ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。
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。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。
长度限制为4-64字符，支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称，用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description 否 String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。
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。
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。
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。
列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。
标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。
列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。
DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） Open-clip 训练 推理 PyTorch Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 表4 数字人模型
图2 关闭归档数据直读功能 ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。
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