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如果您使用专属资源池创建训练作业,容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。(该功能即将上线) 容错检查详细介绍请参考: 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后,如果发生硬件故障会导致用户业务中断。
id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。
文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型,其输入类型为ModelArts官方定义,不可更改,如需自定义的元模型,请参见手写数字识别样例。
id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
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在创建的模型部署服务成功后,进行预测时,会自动识别预测类型。 创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测,需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。请根据元模型,选择合适的类型。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。
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id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
边缘节点ID数组,节点ID为IEF(智能边缘平台)的边缘节点ID,在IEF上创建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系,仅当mapping_type为csv时需要填写。
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