栏查看已创建的模型信息 选择数据集 在模型列表页找到新建的模型并选择 【公开数据集】 查看现有公开数据集 本次训练将使用 chnsenticorp情感分类-评测数据集 在模型列表页点击 【模型训练】 进入到数据集选择界面 选择 chnsenticorp情感分类-评测数据集 并勾选全部分类名称,点击 【添加】 点击 【开始训练】 进入到模型训练阶段 在模型列表下,可以看到处于训练状态的模型,将鼠标放置感叹号图标处
JSON { id : as-n1ykfe10iz , object : image , created : 1698146755 , data : [ { object : image , b64_image : 图片base64 , index : 1 } , { object : image , b64_image : 图片base64
5GB以内 压缩包内需要包括图片源文件(jpg/png/bmp/jpeg)及同名的json格式标注文件,详细请见示例压缩包 已有数据集 支持选择百度云BOS导入、分享链接导入、平台已有数据集导入,标注格式仅支持 json(平台通用) BOS目录导入格式要求:请确保将全部图片已保存至同一层文件目录,该层目录下子文件目录及非相关内容(包括压缩包格式等)不导入 分享链接导入请确保将全部图片已保存至同一压缩包
即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),输出图片的车辆品牌及型号。
具体流程如下: 从用户上传图片到最后的展示,这中间要经历诸多的环节:所有图片首先要经过百度大脑图像审核这一关,所有的涉黄、涉暴、以及违规图片大都倒在了这里,正常的图片会直接跳到展示的关口,违规图片会直接屏蔽。少数一些AI判断为待确认的图片则流入到人工审核的阶段,由人工判断后再做进一步的展示或屏蔽。
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使用点号,表示当前目录 卷配置 前三个是默认配置卷,不用修改 添加一个配置项,选择前面创建的 python3-request-package ,卷名称也使用 python3-request-package 即可。
压缩包,若无法打开时,可尝试在文件后上增加 .zip 后缀) 创建长文本在线合成任务-请求说明 请求接口: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/tts/v1/create HTTP 方法:POST URL参数: 参数 取值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考 Access Token获取 Body中按JSON
预留实例券 绑定标签 使用以下代码给指定预留实例券绑定标签 package main import ( github.com/baidubce/bce-sdk-go/model github.com/baidubce/bce-sdk-go/services/bcc/api github.com/baidubce/bce-sdk-go/services/bcc ) func main (
返回的内容格式就是URL图片地址文本 通过使用和体验,你会发现返回来的图片效果非常逼真和高清,我猜测它除了我们基础的描述外,还有很多prompt修饰词 验证图片输出 通过上面观察官方返回的图片格式是URL字符串,猜测是不是在组件返回内容里包含图片地址字符串就行,来验证下。