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时发现，就会导致无法及时释放资源，从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本，提高使用体验，ModelArts提供了卡死检测功能，能自动识别作业是否卡死，并在日志详情界面上展示，同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。 模型输入 key：images value：图片文件 模型输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。 单击“下载”，选择云服务区域，推荐选择“华北-北京四”，单击“确定”。 进入“下载详情”页面，填写下述参数。 下载方式：选择“ModelArts数据集”。
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
sh命令后，会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片，支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。
ModelArts团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后，系统会自动识别上传文件名称，单击“上传”，开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络
mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集，MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验： 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道
数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签，您也可以勾选图片，在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同场景类型，结构不同。 图像分类场景，其目录
--served-port ${port} --text 图片内容是什么 相关请求参数说明参照多模态相关请求参数说明。 多模态相关请求参数说明 表1 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json，
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
8B参数。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。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括: 领先的 OCR 和多模态理解能力。MiniCPM-V2
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图8 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图9 手写数字图片 图10 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构
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