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标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: Standard数据管理
用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of DataVolumesRes objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size
OpenFolder”,选择要打开的路径,单击“OK”。 图12 Open Folder 图13 选择文件路径 此时,会在IDE左侧出现该开发环境下的目录结构,选择想要上传的代码及其他文件,拖拽至目录对应的文件夹内即完成本地代码上传至云端。 在VS Code中打开要执行的代码文件,在执行代码之前需
ter分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements.txt的Unidecode名字写错了,应该把U改成小写,所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: “metadata”字段下的“name”和“description”分别为算法的名称和描述。 “job_config”字段下的“code_dir”和“boot_file”分别为算法的代码目录和代码启动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。
用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_source 否 Boolean 是否删除源文件,对非文本类型数据集有效(文本类型数据集因为是导入的整个文本文件,故删除一条样本不会对源文本有影响)。可选值如下:
Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件,Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后,下载该插件的离线安装包,如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中,将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。
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
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖连通网络的环境。若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
otebook中,请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统,并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动MindInsight时,Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3
找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤: 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh 文件中,找到需要安装的pip文件,如下列所示。直接下载pip文件,注意:下载要求的版本。 pip
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。 step_execution_id 是 String 工作流的一次执行中一个节点的执行ID。 请求参数 表2 请求Body参数
本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI
Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种,旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新,从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training
OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型