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指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式,默认是作业参数名称“config_name”,目前支持的排序还有作业参数描述
下线镜像对现有用户的使用是否有影响? 下线镜像对已有用户不影响,用户可以继续使用已有实例启动Notebook,但是需要注意删除实例后无法再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例? 镜像下线后无法使用该镜像新建实例,界面不会呈现了。 镜像下线后用户还想继续使用,怎么办? 如果
至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的AI应用。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含
偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
tebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String 镜像名称,长度限制51
构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 产品形态 ModelArts提供多种产品形态,如下表所示。
数据标注:提供在线标注能力,包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景;提供图片智能标注方案,提升标注效率;提供团队标注能力,支持多人协同标注与标注任务的审核验收 数据处理:提供数据清洗、数据校验、数据增强、数据选择等分析处理能力 图1 数据标注全流程 父主题: Standard功能介绍
tebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String 镜像名称,长度限制51
创建成功后,Notebook实例的状态为“运行中”,单击操作列的“打开”,访问JupyterLab。 图2 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后,自动打开Launcher页面,如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能,详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图3 JupyterLab主页
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
行程序。 图7 代码打断点 图8 Debug方式调试 此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。
源规格;例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中,部署本地Predictor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分,选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户,可
个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时,需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题: 开发Workflow命令参考
为什么通过Manifest文件导入失败? 问题现象 针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。
偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
下载方式:选择“ModelArts数据集”。 图1 下载数据集 目标区域:华北-北京四。 数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且