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3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
表2 get_service_list返回参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。
可选值如下： Default：默认格式 label_task_type 否 Integer 版本数据对应的标注类型。
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps
- GPU卡的类型 Vnt1/Ant1/Ant03/Tnt004等。 例如： 20卡Ant1，运行Bert Large推理。 10卡Tnt004运行YOLOv5。 - Backbone类型 ResNet/DarkNet/Transformer等。
task_info = dataset.get_label_task_info(task_id="xs9ZKzLluKzccQfsyi2") print(task_info) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 标注任务的ID
condition_type 条件类型，支持"=="、">"、">="、"in"、"<"、"<="、"!
URI GET /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/autosearch-trials/{trial_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps
专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。
name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。
“body”中的base64_data值为string类型。 方式四：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。
) sample_info = dataset.get_sample_info(sample_id="2551e78974aed9b60156d8376232f6bd") print(sample_info) # 打印样本的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型
session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) dataset.delete_version(version_id="cSPuXPgnYp7ObRs6LaR") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard
类型：字符串 默认值：无 否，使用AK/SK认证时必选。
- GPU卡的类型 Vnt1/Ant1/Ant03/Tnt004等。 例如： 20卡Ant1，运行Bert Large推理。 10卡Tnt004运行YOLOv5。 - Backbone类型 ResNet/DarkNet/Transformer等。
在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “数据来源”：选择新数据集。 “名称”：新数据集名称。
modelarts.dataset import Dataset session = Session() Dataset.delete_dataset(session, dataset_id="68ZXdK6CZwgvUICOOdC") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型
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