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907版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败？ 标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 视频数据集无法显示和播放视频 使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注
100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 @modelarts:color 否 String 内置属性：标签
是否必选 参数类型 描述 coefficient 否 String 根据难度系数筛选。 frame_in_video 否 Integer 视频中某帧。 hard 否 String 样本级别是否难例。可选值如下： 0：非难例样本 1：难例样本 import_origin 否 String
（可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli
3.908版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
用作训练。 按单张图片中框的面积标准差统计图片分布 Standard Deviation of Bounding Boxes Per Image 横坐标：单张图片中框的标准差。单张图片只有一个框时，标准差为0。标准差的值越大，表示图片中框大小不一程度越高。 纵坐标：图片数量。 对
是否进行数据校验，默认为True，表示数据生成前需要进行数据校验，否则只进行数据生成。 image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方
altchars=None, validate=False) image = BytesIO(image) image = Image.open(image) image.save("./out_put_image.png") 父主题： AIGC模型训练推理
100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 file_preview 否 Boolean 查询数据集的同时是否支持预览。可选值如下： true：支持预览，同时
ard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。
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SearchCondition 参数 参数类型 描述 coefficient String 根据难度系数筛选。 frame_in_video Integer 视频中某帧。 hard String 样本级别是否难例。可选值如下： 0：非难例样本 1：难例样本 import_origin String 根据数据来源筛选。
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表4 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String
ip_forward Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
ard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。
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