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loading_sample_count Integer 正在加载的样本数量。 managed Boolean 是否是托管数据集。可选值如下： true：托管数据集 false：非托管数据集 next_version_num Integer 数据集下个版本数。 running_tasks_id
文本：对文本类数据进行处理，支持.txt、.csv格式，支持用户进行文本分类、命名实体、文本三元组三种类型的标注。 视频：对视频类数据进行处理，支持.mp4格式，支持用户进行视频标注。 自由格式：管理的数据可以为任意格式，目前不支持标注，适用于无需标注或开发者自行定义标注的场景。如果您的
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、
Gallery中，需要先将本地数据上传到AI Gallery仓库，创建AI Gallery模型、AI Gallery数据集、AI应用等资产，具体可参见托管模型到AI Gallery、托管数据集到AI Gallery、发布本地AI应用到AI Gallery。 资产创建完成后，需要将资产进行发布操作，具体可参见发布模型到AI
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
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 description 否 String 标注任务的描述信息。 父主题： 标注任务管理
请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求：单次推理，可同步返回结果（约<60s）。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求：单次推理，需要异步处理返回结果（约>60s）。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。
API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成：
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。
objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。 stop_time Integer 超时等待时间（单位是分钟），默认15分钟，此参数仅视频自动标注场景使用。 time String 主动学习中的时间戳。 train_data_path String 已有训练数据集路径。 train_url
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 label_task_id 否 String 基于标注任务创建数据集版本，标注任务ID。 description 否
S等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+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 无 响应参数 状态码： 204 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。
objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。 stop_time Integer 超时等待时间（单位是分钟），默认15分钟，此参数仅视频自动标注场景使用。 time String 主动学习中的时间戳。 train_data_path String 已有训练数据集路径。 train_url
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 dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称，默认为空。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。 stop_time 否 Integer 超时等待时间（单位是分钟），默认15分钟，此参数仅视频自动标注场景使用。 time 否 String 主动学习中的时间戳。 train_data_path 否 String 已有训练数据集路径。
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。
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
|-- VersionMame2 ... |-- ... 以视频标注为例，在数据集发布后，标注结果将标注结果文件（XML）存放在数据集输出目录下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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