华为云用户手册

  • 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: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。
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  • 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。
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  • 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。
    AI开发平台MODELARTS
  • 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。
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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。
    AI开发平台MODELARTS
  • 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-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-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。
    AI开发平台MODELARTS
  • 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。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-训练预测分析模型:操作步骤
    操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以在预测分析节点中单击查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 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-创建预测分析项目: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-创建预测分析项目: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。例如选择预测分析项目，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。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “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”。 预测分析项目的工作流，将依次运行如下节点： 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。 预测分析：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
  • AI开发平台MODELARTS-准备预测分析数据: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： 预测分析项目的OBS数据路径需符合以下规则： 输入数据的OBS路径应指向数据文件，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 输入数据的格式必须为csv格式，有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。 上传OBS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。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现预测分析
  • AI开发平台MODELARTS-准备预测分析数据:常见问题
    常见问题 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息代表表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头，需关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS选择数据后，Schema信息的列名默认为表格中的第一行数据，请更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。
    AI开发平台MODELARTS 使用自动学习实现预测分析
  • AI开发平台MODELARTS-部署物体检测服务: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，是您在自动学习物体检测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，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，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。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标（y_min,x_min,y_max,x_max），如图2所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 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-部署物体检测服务: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”，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-训练物体检测模型: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。 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“物体检测”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，您可以单击物体检测节点上方的按钮，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，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。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。
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  • AI开发平台MODELARTS-标注物体检测数据: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。 基于图片修改 在数据集详情页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片，在右侧“标注”区域中对图片信息进行修改。 修改标签：“标注”区域中，单击编辑按钮，在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定按钮完成修改。标签颜色不支持修改。 删除标签：在“标注”区域中，单击删除按钮，即可删除此图片中的标签。 标签删除后，单击页面左上角的项目名称离开标注页面。该图片会重新回到“未标注”页签。 图5 编辑物体检测标签 基于标签修改 在数据标注作业概览页，单击右侧的“标签管理”，进入标签管理页面，标签管理页展示所有标签信息。 图6 标签管理页 修改标签：单击操作列的“修改”按钮，然后在弹出的对话框中输入修改后的标签名，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的图片，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，根据界面提示选择删除对象，然后单击“确定”。 删除后的标签无法再恢复，请谨慎操作。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-标注物体检测数据:同步或添加图片
    同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到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”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。 同步新数据：将图片数据上传至创建项目时指定的OBS目录，然后单击“同步新数据”，快速将原OBS目录中的新数据添加到ModelArts数据集。 删除图片：您可以依次单击选中图片进行删除，也可以勾选“选择当前页”对该页面所有图片进行删除。 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-标注物体检测数据:图片标注
    图片标注 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，进入图片标注界面。 用鼠标框选图片中的物体所在区域，然后在弹出的对话框中选择标签颜色，输入标签名称，例如此示例中的“yunbao”，按“Enter”键完成此标签的添加。标注完成后，左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明： 您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据管理”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。 在标注窗口中，您可以滚动鼠标，放大或缩小图片，方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集，在标注时，支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”页面，单击“继续运行”按钮，工作流将会自动发布数据标注版本，并进行下一步训练步骤。
    AI开发平台MODELARTS
  • AI开发平台MODELARTS-创建物体检测项目: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，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”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，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：将已完成标注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。 物体检测：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 使用自动学习实现物体检测
  • AI开发平台MODELARTS-创建物体检测项目: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 使用自动学习实现物体检测
  • AI开发平台MODELARTS-部署图像分类服务: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“运行节点”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”，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-训练图像分类模型:操作步骤
    操作步骤 参考标注图像分类数据章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 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“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类”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1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 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。
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  • AI开发平台MODELARTS-标注图像分类数据:图片标注
    图片标注 在新版自动学习页面的数据标注节点单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。 图2 单击实例详情 依次勾选待标注的图片，或勾选“选择当前页”选中该页面所有图片，在页面右侧进行图片标注。 选中图片后，在页面右侧“添加标签”，输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片，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-标注图像分类数据:同步或添加图片
    同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到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”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。 同步新数据：将图片数据上传至创建项目时指定的OBS目录，然后单击“同步新数据”，快速将原OBS目录中的新数据添加到ModelArts数据集。 删除图片：您可以依次单击选中图片进行删除，也可以勾选“选择当前页”对该页面所有图片进行删除。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。
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