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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。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空。默认值为空。
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。
图3 采集训练的Profiling数据 使用ma-advisor命令行工具对上述Profiling数据进行分析，会在当前工作目录下输出“ma_advisor_{timestamp}.html”和“log/ma_advisor_{timestamp}.xlsx”文件，如果识别到AOE
识别图片中的物体，单击左键分别定位物体的最上、最左、最下、最右的位置点。确定位置后，将弹出对话框，填入标签名称，单击确定添加物体的标签。确定后系统将自动推理出物体的轮廓。
MiniCPM-V2.0具有领先的光学字符识别（OCR）和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平，甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。
方案优势 高准确性：利用模型强大的语义理解能力，系统能够准确识别新闻内容的主题和关键词，实现高准确率的自动分类。 快速响应：系统能够实时处理新闻内容，快速完成分类，满足新闻时效性的要求。 可扩展性：随着模型的不断训练和优化，系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。
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 模型精度信息，从配置文件读取。
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