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目前支持的标注格式类型如下： 图像分类 物体检测 文本分类 声音分类 with_column_header 否 Boolean 表格数据集必选参数，表格的第一行是否为表头。
容错能力强，故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练。 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效。
object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3：图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 label_task_id 否 String 基于标注任务创建数据集版本
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 请求参数 无 响应参数 状态码： 204 表3 响应Body
（仅物体检测与图像分割支持快速复核功能） 在物体检测类型的标注作业列表，单击标注作业名称，进入标注详情页。 单击“已标注”页签的“快速复核”，进入复核页面，对标注结果进行确认。 图9 进入快速复核 快速复核，支持您按照标签批量复核。
开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。如果未勾选“无条件自动重启”只是打开了“自动重启”开关，则表示仅环境问题导致训练作业异常时才会自动重启，其他问题导致训练作业异常时会直接返回“运行失败”。
导致驱动升级、故障检测、指标采集、节点运维功能异常。 高 联系华为云技术支持重装os-node-agent。 升级、回退、卸载rdma-sriov-dev-plugin。 可能影响容器内使用RDMA网卡。 高 联系华为云技术支持重装rdma-sriov-dev-plugin。
主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 支持精度预检，可扫描训练模型中的所有API进行API复现，给出精度情况的诊断和分析。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称
可能原因是跨区域算法同步或者创建共享存储超时 训练作业已排队，正在等待资源分配 训练作业排队失败 训练作业开始运行 训练作业运行成功 训练作业运行失败 训练作业被抢占 系统检测到您的作业疑似卡死，请及时前往作业详情界面查看并处理 训练作业已重启 训练作业已被手动终止 训练作业已被终止
@modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。
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。
annotation_loc String 标注文件的云存储路径，对于物体检测是必选字段，对于其他类型是可选字段。 annotation_property String 标注属性。
1470000020000, "resource" : "exemlProject.gpu_duration", "used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测
update_time" : 1574339372000, "resource" : "exemlProject.gpu_duration", "quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测
@modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。
@modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。
发送预测请求： 方式一：使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式二：使用Java语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 方式四：使用Java
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。
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