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可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 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 数据集描述，默认为空
- 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。
- 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。
Ascend软件包内容如下： |---MiniCPM-V2_0/ --- infer.py 推理示例代码 --- install.sh 安装torch-npu适配修改及优化脚本 --- model_modify.patch 优化模型融合算子
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 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7 LabelAttribute 参数 是否必选 参数类型
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook页面。
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 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
NAMED_ENTITY_RECOGNITION （命名实体） TEXT_TRIPLE （文本三元组） AUDIO_CLASSIFICATION （声音分类） SPEECH_CONTENT （语音内容）SPEECH_SEGMENTATION （语音分割） TABLE （表格数据） VIDEO_ANNOTATION （视频标注
软件技术栈 指导文档 Wav2Lip 训练 PyTorch Wav2Lip训练基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 推理 PyTorch Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 表8 文生视频模型
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 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6 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value
文件预测：如当前部署服务的模型，其输入类型指定为文件类，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。
“GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理计算最佳选择，覆盖场景包括计算机视觉、视频处理
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