摘要：Label Studio 是一款开源数据标注工具，支持多种数据类型标注并导出为模型格式。本文介绍了如何搭建基于 Qwen2-VL 视觉大模型的 ML backend 实现自动标注功能。环境配置使用 AutoDL 云服务器，安装 Label Studio 及依赖库，创建虚拟环境。重点开发了 Flask 后端服务，通过调用 Qwen-VL API 实现目标检测，输出归一化坐标的 bbox 结果。

是一个开源的实时交互数字人系统，通过多模态AI技术实现语音驱动的虚拟形象生成，支持低延迟视频流输出，适用于虚拟客服、直播、教育等多种场景。‌。

AscendCL的基本概念

个人开发者、高校师生和行业工程师。可用于AI技术学习、AI教学实践、趣味应用开发、行业算法验证，满足开发者在视频图像分析、自然语言处理和机器人等场景的研发需求。具有丰富的外设接口，提供了主流AI算法模型和多样化的参考样例。配套昇腾全流程开发工具链。套件由核心模组和扩展底板组成，具有丰富的外设接口，如千兆以太网口、USB、HDMI、M.2、CSI、DSI、40Pin等接口。核心模组是一组SoC，集成

支持原始框架类型为Caffe、TensorFlow、MindSpore、ONNX的模型转换:当原始框架类型为Caffe、MindSpore、ONNX时，输入数据类型为FP32、FP16(通过设置入参–input_fp16_nodes实现，MindSpore框架不支持该参数)、UINT8(通过配置数据预处理–insert_op_conf实现);当原始框架类型为TensorFlow时，输入数据类型为F

【代码】安装MindSpore时报错。

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google提出的具有里程碑意义的自然语言理解模型，BERT能够充分利用海量的无标注数据对模型进行预训练，另模型学习到大量的语言知识。基于预训练先验知识的情况下，通过在下游任务上进行微调，即可达到较好的效果。执行该命令后，转换后的文件保存在当前目录下的output目录中（转

说明： 类别标签和类别的对应关系与训练模型时使用的数据集有关，本样例使用的模型是基于imagenet数据集进行训练的，您可以在互联网上查阅imagenet数据集的标签及类别的对应关系，例如，可单击Link查看。购买 ECS 云环境成功后，您可以获取到一个服务器 IP 地址， SSH 方式远程登录到该服务器上，您可以接着快速体验样例，参见第3单元快速体验。要注意这里的但引号是英文输入法下的Tab键上

1.一种是自动迁移方式。自动迁移是通过工具对原始脚本进行AST语法树扫描，可自动分析原生的TensorFlow API在异腾AI处理器上的支持度，并将原始的TensorFlow训练脚本自动迁移成异腾AI处理器支持的脚本，对于无法自动迁移的API，可以参考工具输出的迁移报告，对训练脚本进行相应的适配修改。手工迁移需要算法工程师人工分析TensorFlow训练脚本中的API支持度情况，并且参照文档逐一

模型训练\推理过程中可能遇到的问题：• 代码编写错误，问题难以定位；• 模型结构错误；• 权重更新错误；• 损失函数设计错误；• 半精度下计算溢出；• Loss scale调整不当；• 过拟合、欠拟合；• 梯度消失/爆炸；• 激活值饱和；• 学习率设置不当；• 批大小（batch size）、期（Epoch）设置不当；• 模型训练/推理慢；• …