手部关键点识别

步骤 3：进入采集配置并确认任务启用 在实例详情页点击 【采集配置】 ，并选择目标集群。 在采集配置列表中检查以下任务： volcano 、 kubelet 、 gpu-dcgm 、 kubernetes-pods 、 cadvisor 、 kubernetes-pods-kube-state-metrics 。 若任务状态为“禁用”，在 【操作】 中点击 【启用】 ，使任务状态变为“启用”。

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EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7 BML： 网络类型支持：图像分类，物体检测，声音分类 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版) Linux x86

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数据安全与第三方权益：参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任，并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的，不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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数据安全与第三方权益：参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任，并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的，不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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24 // 用户 25 userId : a0d04d7c202140cb80155ff7b6752ce4 , 26 // 任务类型，目前只有网络质量 27 // NET_QUALITY - 网络质量 28 taskType : NET_QUALITY , 29 // 协议类型 30 protocolType : HTTP , 31 // 探测地址 32 url

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创建并查看数据洞察任务 平台提供交互性与可视化兼备的数据洞察工作台，对SFT数据集进行多维透视“诊断”与处理，为大语言模型打造更高质量的精调数据。 创建数据洞察 登录到 本平台 ，在左侧功能列数据处理中选择 数据洞察与处理 ，进入数据洞察的主任务界面，整体流程如下： 选择对应数据集的数据集，选择“开始使用”，新发起的数据洞察任务需要1～3分钟的洞察时间。

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3）注册账号：在AppBuilder官网注册并登录账号，具体链接 https://login.bce.baidu.com/new-reg ，注册完账号之后，需要使用 百度智能云AppBuilder 创建智能体，具体如下图所示： 据悉首次注册登录即送 100w token 额度，还可设置 speed、lite 免费系列模型使用，到这里想必有很多小伙伴已经心动了吧？！

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返回参数 字段 必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 数据集删除API 接口描述 该接口可用于删除数据集。

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