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结构如下: 表1 ModelStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的名称。只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符,一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表
选择数据所在OBS桶的存储区域,以控制台实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务(OBS)的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签:图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看
Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练
据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。 已标注:同时导入标注对象和标注内容,当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
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单击左侧菜单栏对象,进入对象列表。单击存放文件的对象名称,并找到具体的文件,可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台,查找对应的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。
ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts训练和推理分别对应哪些功能? 如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队? 规格中数字分别代表什么含义? 如何删除预置镜像中不需要的工具
的提前检查,并在检测出问题时给出相关修复建议。 自动诊断工具可以有效减少人工分析profiling的耗时,降低性能调优的门槛,帮助客户快速识别性能瓶颈点并完成性能优化。推荐用户在采集profiling分析后使用自动诊断工具进行初步性能调优。更进一步的性能调优再使用Ascend-I
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例,介绍从AI Gallery订阅模型,一键部署到ModelArts Standard,并进行在线推理预测的体验过程。
ut_storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径? 解决方案 变量定义参考如下示例: input_storage = './test.py' import moxing
如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建AI模型,详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 父主题: 一般性问题
提供18+数据增强算子,帮助用户扩增数据,增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。
旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 模型可视化作业中各参数的意义? 如何在Mode
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
创建镜像组织中创建的组织名称,<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本