华为云用户手册

  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-新增模型:响应参数
    响应参数 状态码： 400 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度：8 最大长度：36 error_msg String 错误描述 最小长度：2 最大长度：512 状态码： 500 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度：8 最大长度：36 error_msg String 错误描述 最小长度：2 最大长度：512
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 模型管理
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-创建知识库:请求示例
    请求示例 /v1/koosearch/repos { "name" : "知识库-name", "language_id" : "zh", "detail" : "", "tags" : [ ], "file_extract" : { "parse_conf" : { "ocr_enabled" : true, "image_enabled" : false, "header_footer_enabled" : false, "catalog_enabled" : false }, "split_conf" : { "split_mode" : "AUTO" } }, "extend_config" : { "extend_context" : false, "effective_input_length" : 3 }, "embedding_model" : "pangu_embedding_dev", "rerank_model" : "pangu_rerank_dev", "search_plan_model" : "search_plan_model", "pangu_nlp_model" : "pangu-7b", "cache_enabled" : false, "answer_reference_enabled" : false, "answer_image_reference_enabled" : false }
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 知识库管理
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-创建知识库:响应参数
    响应参数 状态码： 200 表10 响应Body参数 参数 参数类型 描述 repo_id String 知识库ID 最小长度：1 最大长度：64 状态码： 400 表11 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度：8 最大长度：36 error_msg String 错误描述 最小长度：2 最大长度：512 状态码： 500 表12 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度：8 最大长度：36 error_msg String 错误描述 最小长度：2 最大长度：512
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 知识库管理
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-创建FAQ:URI
    URI POST /v1/koosearch/repos/{repo_id}/faqs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID，1～64个字符，只能包含数字、字母、中划线和下划线。 获取方式： 账号登录 KooSearch 体验平台，在左侧导航栏选择："知识库管理" ，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性 最小长度：1 最大长度：64
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-批量删除FAQ:URI
    URI DELETE /v1/koosearch/repos/{repo_id}/faqs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID，1～64个字符，只能包含数字、字母、中划线和下划线。 获取方式： 账号登录KooSearch体验平台，在左侧导航栏选择："知识库管理" ，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性 最小长度：1 最大长度：64
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 FAQ管理
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-批量删除FAQ:请求参数
    请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 接口鉴权使用的Token，Token获取方式参考：获取 IAM 用户Token 最小长度：1 最大长度：1000000 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID 获取方式： 账号登录KooSearch体验平台，在左侧导航栏选择："知识库管理" ，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性 最小长度：1 最大长度：64 faq_ids 是 Array of strings 待删除FAQ编号数组 最小长度：1 最大长度：64 数组长度：1 - 1000
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 FAQ管理
  • 华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务-批量删除对话历史:请求参数
    请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 接口鉴权使用的Token，Token获取方式参考：获取IAM用户Token 最小长度：1 最大长度：1000000 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 chat_ids 是 Array of strings 待删除的会话ID列表 最小长度：1 最大长度：64 数组长度：1 - 65535
    华为云FLEXUS云服务_FLEXUS企业搜索服务 对话历史
  • AI开发平台MODELARTS-准备数据:数据上传至OBS
    数据上传至OBS 在本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-准备数据:声音分类的数据要求
    声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少50条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-准备数据:数据上传至OBS
    数据上传至OBS 在本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-自动学习简介:自动学习功能介绍
    自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。文本分类目前只支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能，不支持使用新版数据集功能。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-部署文本分类服务:部署上线
    部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择部署上线使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。 选择AI应用版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-部署文本分类服务:服务测试
    服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加数据并进行标注，重新进行模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-训练文本分类模型:操作步骤
    操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注文本分类数据:添加或删除数据
    添加或删除数据 自动学习项目中，数据来源为数据集中输入位置对应的OBS目录，当目录下的数据无法满足现有业务时，您可以在ModelArts自动学习页面中，添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下，可单击页面左上角的“添加数据”，您可以在弹出对话框中，选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下，选中需要删除的文本对象，单击页面左上角的“删除”，在弹出的对话框中，确认删除信息后，单击“确定”。 在“已标注”页签下，您还可以勾选“选择当前页”，单击“删除”，即可删除当前页下所有的文本对象及其标注信息。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注文本分类数据:修改标签
    修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项目创建成功后，您可以根据业务变化，修改用于标注的标签。支持添加、修改和删除标签。 添加标签 在“未标注”页签下，单击“标签集”右侧的加号，在弹出“新增标签”对话框中，设置“标签名称”和“标签颜色”，然后单击“确定”完成标签添加。 修改标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方操作列，选择需要修改的标签，单击操作列的编辑图标，在弹出“修改标签”对话框中，修改“标签名称”或“标签颜色”，然后单击“确定”完成标签修改。 删除标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方，选择需要删除的标签，单击操作列的删除图标，在弹出“删除”对话框中，选择“仅删除标签”或“删除标签及仅包含此标签的标注对象”，然后单击“确定”完成标签删除。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-创建文本分类项目:创建项目
    创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现文本分类
  • AI开发平台MODELARTS-创建文本分类项目:快速查找创建好的项目
    快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择自动学习，进入自动学习总览页面。 在自动学习列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如，名称、状态、项目类型、当前节点、标签等，过滤出相应的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现文本分类
  • AI开发平台MODELARTS-部署声音分类服务:部署上线
    部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择部署上线使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-部署声音分类服务:服务测试
    服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-训练声音分类模型:操作步骤
    操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注声音分类数据:同步或添加音频
    同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入“音频标注”页面。声音分类项目创建时，音频来源有两种，通过本地添加或同步OBS中的数据。 添加音频：您可以将本地音频快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，在弹出的对话框中输入正确的数据并添加。 仅支持16bit WAV格式音频文件，单个音频文件不能超过4MB，且单次上传的音频文件总大小不能超过8MB。 数据源同步：为了快速获取用户OBS桶中最新音频，单击“数据源同步”，快速将通过OBS上传的音频数据添加到ModelArts。 删除音频：您可以依次单击选中音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频进行删除操作。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注声音分类数据:修改标注
    修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。 基于音频修改 在数据集详情页，单击“已标注”页签，然后在音频列表中选中待修改的音频（选择一个或多个）。在右侧标签信息区域中对标签进行修改。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 删除标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的删除图标，在弹出的对话框中单击“确定”删除该标签。 基于标签修改 在数据标注页面，单击右侧的“标签管理”，在标签管理页，显示全部标签的信息。 修改标签：单击操作列的“修改”按钮，在弹出的对话框中输入修改后的标签名、选择修改后的快捷键，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的音频，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列的“删除”按钮，在弹出的对话框中，根据提示选择删除对象，然后单击“确定”。 删除后的标签无法恢复，请谨慎操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注声音分类数据:音频标注
    音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域，输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签，同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”，完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。
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  • AI开发平台MODELARTS-创建声音分类项目:创建项目
    创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，声音分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 声音分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。
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  • AI开发平台MODELARTS-创建声音分类项目:快速查找创建好的项目
    快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择自动学习，进入自动学习总览页面。 在自动学习列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如，名称、状态、项目类型、当前节点、标签等，过滤出相应的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-准备声音分类数据:声音分类的数据要求
    声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现声音分类
  • AI开发平台MODELARTS-准备声音分类数据:数据上传至OBS
    数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的音频，请创建一个空文件夹，然后将音频文件保存在该文件夹下，音频的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.wav”。 上传OBS的操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现声音分类
  • AI开发平台MODELARTS-部署预测分析服务:部署上线
    部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。 在服务部署页面，选择部署上线使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。
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  • AI开发平台MODELARTS-训练预测分析模型:评估结果说明
    评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 连续数值评估结果 包含评估指标为平均绝对误差（Mean Absolute Error）、均方误差（Mean Squared Error）与均方根误差（Root Mean Squared Error）。三个误差值能够表征真实值和预测值之间的差距。在多次建模的过程中，每一次建模结果都会产生一组误差值，评判一个模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大，误差值越小表示模型越好。
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