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"/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" annotation_config = dict() # 源数据的标注格式 annotation_config['scene'] = "image_classification" #
object 导出数据集任务的参数。 flavor Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id
object 导出数据集任务的参数。 flavor Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id
命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 前提条件 在进行数据标注前，需要创建相应类型的数据集。具体步骤参考创建数据集。 操作步骤
1.0" import_resp = dataset.import_data(path="/obs-gaia-test/data/image/image-detection/", annotation_config=annotation_config) 示例二：物体检测数据集Manifest文件导入
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts Standard平台提供了模型推理部署功能，用户在已有模型的情况下，可以直接在Standard中导入模型，并部署为在线服务进行预测。 本文以“商超商品识别”模型为例，介绍如何在ModelArts
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练，助力自动驾驶特有的感知、规控、
jpeg?AccessKeyId=alRn0xskf5luJaG2jBJe&Expires=1606299230&x-image-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Signature=MNAAjXz%2Fmwn%2BSabSK9wkaG6b6bU%3D"
支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：文本三元组 视频 视频 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：视频标注 其他 自由格式 支持 导入的是未标注数据 - 表格 表格 支持 还支持从DWS、DLI、MRS导入数据。
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
steps.JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址；如果image_url需要设置为运行态可配置，则使用如下方式：image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置
运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题，ModelArts开发工具Notebook简化了整个开发过程，以降低开发门槛。
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建AI应用 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务
配套Snt9b的容器镜像，示例如下： docker pull swr.<region-code>.myhuaweicloud.com/atelier/<image-name>:<image-tag> 启动容器镜像，注意多人多容器共用机器时，需要将卡号做好预先分配，不能使用其他容器已使用的卡号。 # 启动容器
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