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返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件，例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
CreateDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集创建节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集创建节点的输入列表。
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
ReleaseDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集版本发布节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集版本发布节点的输入列表
提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 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。
管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击操作列的“下载”，选择保存路径单击“确认”，即可下载文件到本地。 删除文件
DatasetImportStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集导入节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集导入节点的输入列表。
更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
表1 ConditionStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 条件节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str conditions
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
结构如下 表1 JobStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 作业节点的名称，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字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str algorithm 算法对象
管理模型文件 预览文件 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”，即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页，选择“模型文
Spore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提供，您可以从上面的案例中下载相关代码并直接参考实现源码。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
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