若为1，代表原图此位置像素点属于检测目标。

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3、在服务器新建目录（建议标记对应模型的版本号，便于区分不同模型版本），如easydl_${DEPLOY_NAME}_v2 ${DEPLOY_NAME} :申请时填写的服务名称 以如下场景举例说明： 模型版本从V1升级至V2 Bash 复制 1 ##### 1.新模型准备 2 # 创建指定版本的目录 3 mkdir easedl_ ${DEPLOY_NAME} _v2 4 cd easedl_ ${

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3、在服务器新建目录（建议标记对应模型的版本号，便于区分不同模型版本），如easydl_${DEPLOY_NAME}_v2 ${DEPLOY_NAME} :申请时填写的服务名称 以如下场景举例说明： 模型版本从V1升级至V2 Bash 复制 1 ##### 1.新模型准备 2 # 创建指定版本的目录 3 mkdir easedl_ ${DEPLOY_NAME} _v2 4 cd easedl_ ${

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登录到 本平台 ，在左侧功能列数据标注中选择 众测标注 ，进入众测标注的主任务界面。 创建众测标注任务 在数据标注-众测标注页面中，选择“创建众测需求”。 在完成配置需求和个人信息的填写后，即可发起众测标注任务。

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声音分类训练时长说明 训练时长与数据量、所选算法紧密相关。 目前 声音分类的训练时长主要影响因素为数据量 ，以下为内部测试的数据量与训练时长的对应关系，供参考： 数据量 训练时长 数十个音频 60min左右 数百个音频 90min左右 数千个音频 120min左右 数万个音频 150min以上

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训练时长设置参考 运行环境说明 目前 BML 支持选择GPU P4、GPU P40、GPU V100三种运行环境，性能从高到低为V100＞P40＞P4。

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从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务，已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本： 单击“提交”，完成模型导入。

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如何部署在私有服务器 发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 页面中操作步骤如下： 选择模型 选择部署方式「私有服务器部署」 选择集成方式「私有API」 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 点击「提交申请」后，前往控制台申请私有部署包。

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