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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。
先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域，输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签，同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”，完成选中音频的标注操作。
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。
新版镜像修改了默认的HOME目录，由“/home/work”变为“/home/ma-user”，请注意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。
智能标注后，确认难例 “智能标注”任务执行过程中，ModelArts将自动识别难例，并完成标注。当智能标注结束后，难例标注结果将呈现在“待确认”页签，建议您对难例数据进行人工修正，然后确认标注。
cd /home/ma-user/infer/model/1 ll 图4 查看镜像文件复制成功 模型包文件样例 模型包文件model.zip中需要用户自己准备模型文件，此处仅是举例示意说明，以一个手写数字识别模型为例。
下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。
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。
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。
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。
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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。
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。
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。
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。
在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建AI应用时不填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测，需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。
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。
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