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String 内置属性：标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID，例如：“3-20-21-19”。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。
apis定义提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。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
SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 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。 name String
String 内置属性：标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID，例如：“3-20-21-19”。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。
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节点规格选项。 计算节点个数 默认为1。您可以根据您的实际情况选择，最大为5。 针对“物体检测”类型的标注作业，选择“主动学习”时，只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注（图像分类） 图2 启动智能标注（物体检测） 图3 启动智能标注（预标注） 完成参数设置后，单击“提交”，即可启动智能标注。
guided-decoding 什么是guided-decoding Guided Decoding是一种用于生成文本的策略，通过提供额外的上下文或约束，来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务，通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。
SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 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。 name String
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Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字，如果用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics
对应时间单位的数值，比如2小时后停止，则“time_unit”填“HOURS”，“duration”填“2”。 给出MXNet实现手写数字识别项目中部署在线predictor实例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 from
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常量折叠是编译器优化中的通用技术之一，在编译节点简化常量表达。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）。 i = 320 * 200 * 32;
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