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预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
支持按照检索参数查询服务列表，返回满足检索条件的服务list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，默认会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法见Session鉴权。
Name/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745
_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
ents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 event_type 否 String
/pile-val", split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export
下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
数据来源： OBS导入数据 用户在OBS中有准备好的数据时，选择“OBS”、“导入路径”、“数据标注状态”和“标注格式”（当数据标注状态选择“已标注”时，需要填写该参数）和“数据集输出位置”。针对不同类型的数据集，数据输入支持的标注格式不同，ModelArts目前支持的标注格式及
参数类型 描述 app_name 是 String app名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工
_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。 请求参数 无
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
aces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为'0'。 limit
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
/pile-val", split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export
ages 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Se
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
ters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_name 否 String 集群名称，默认不过滤集群名。 status
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