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27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。 28：基于add的数据增强与原图预测结果不一致。 29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。
数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中，主要应用场景如下： 适用于数据不断迭代的场景，可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中，并通过后续的数据集标注节点进行标注。
父主题： 数据管理（旧版）
27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。 28：基于add的数据增强与原图预测结果不一致。 29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。
父主题： 数据管理（旧版）
父主题： 数据管理（旧版）
“物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： Standard数据管理
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。
从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注，主要用于需要对数据进行人工标注的场景。
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。
数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
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