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登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在作业列表，单击“导出”，可以将训练作业根据时间周期导出Excel表到本地。最多只支持导出前200行数据。 在“训练作业”列表中，单击作业名称，进入训练作业详情页。 在训练作业详情页的左侧，可以
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
查询导出任务状态 根据任务ID查询数据集导出任务的状态和详情。 dataset.get_export_task_info(task_id) 示例代码 查询数据集导出任务状态 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
查询导出任务列表 查询数据集导出任务列表。 dataset.list_export_tasks() 示例代码 查询数据集导出任务列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “数据来源”：选择OBS。 “保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图1 导出到OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出到AI Gallery 用户可以将自己的数据发布到AI
图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。
s里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持
导出任务管理 查询导出任务列表 创建导出任务 查询导出任务状态 父主题： 数据管理
Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景，如： 输入图片，先进行公网OCR服务调用，然后进行NLP处理； 进行公网文件下载，然后进行分析； 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部，访问公网服务地址的方案。如下图所示：
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name 否 String 导出数据集版本的名称。 export_dest 否 String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 e
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 exp
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 exp
图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。
查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中，单击右上角“任务历史 ”。 在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。包括“任务ID”、“创建时间”、“导出方式”、“导出路径”、“导出样本总数”和“导出状态”。 图13 导出任务历史
添加/编辑/删除资源标签 导出节点数据 支持导出Lite资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。 勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级
资源标签等关键字搜索节点。 支持导出Standard资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中，单击设
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
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