问题一：在微调ARTIST模型时，需要设置哪些主要参数？
在微调ARTIST模型时，需要设置哪些主要参数？
参考回答：
在微调ARTIST模型时，需要设置的主要参数包括学习率（learning_rate）、训练轮数（epoch_num）、随机种子（random_seed）等。此外，还需要指定输入数据的格式（input_schema）、序列长度（sequence_length）、微批次大小（micro_batch_size）等参数。这些参数的设置将影响模型的训练效果和生成图片的质量。
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问题二：预测时，如何指定输出的图片数量和格式？
预测时，如何指定输出的图片数量和格式？
参考回答：
在预测时，可以通过设置用户自定义参数（user_defined_parameters）中的max_generated_num来指定输出的图片数量。同时，输出的格式可以通过output_schema来定义，例如指定输出的列为文本编号（idx）、文本（text）和生成的图片的base64编码（gen_imgbase64）。这样，在预测完成后，将生成一个包含指定列和图片的base64编码的tsv文件。
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问题三：什么是PAI-DSW？
什么是PAI-DSW？
参考回答：
PAI-DSW（Data Science Workshop）是阿里云机器学习平台PAI开发的云上IDE，它是一个交互式的编程环境，面向不同水平的开发者，方便用户进行机器学习应用的开发和搭建。
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问题四：在DSW Gallery中可以找到哪些资源？
在DSW Gallery中可以找到哪些资源？
参考回答：
在DSW Gallery中，提供了各种Notebook示例，这些示例可以帮助用户轻松上手DSW，并搭建各种机器学习应用。此外，DSW Gallery中还上架了使用Transformer模型进行中文文图生成的Sample Notebook，供用户体验。
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问题五：阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？
阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？
参考回答：
阿里云机器学习团队在EasyNLP框架中扩展了基于Transformer的中文文图生成功能，同时开放了模型的Checkpoint。这使得开源社区的用户在资源有限的情况下，也能进行少量领域相关的微调，并进行各种艺术创作。
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