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” 创建数据集时定义的“实体标签”,不支持删除。 例如,如图1所示,当两个文本都被标注为“地点”,那么针对这两个实体,无法添加本示例中的任意一个关系标签。当无法添加某个关系标签时,界面将显示一个红色的叉号,如图2所示。 图1 实体标签和关系标签的示例 图2 无法添加关系标签 开始标注
前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持WebSocket协议。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制:
DeletePoolV2 更新资源池 PoolV2 UpdatePoolV2 创建网络 NetworksV1 CreateNetworksV1 删除网络 NetworksV1 DeleteNetworksV1 更新网络 NetworksV1 UpdateNetworksV1 父主题: 使用CTS审计ModelArts服务
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址,则在地址后面追加该URL。如果有queryString,那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息(不同认证方式有不同header,跟https的推理服务相同)。选择单击右上的connect按钮,建立WebSocket连接。
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
手工点选:在音频列表中,单击音频,当右上角出现蓝色勾选框时,表示已勾选。可勾选同类别的多个音频,一起添加标签。 批量选中:如果音频列表的当前页,所有音频属于一种类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。
加高效。在使用专属资源池之前,您需要先创建一个专属资源池,操作指导请参考创建资源池。 配置“网络”时需要选择已打通VPC的网络。如果需要新建网络和打通VPC可以参考ModelArts网络。 “规格类型”和“节点数量”根据训练计划使用的资源选择。 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储
创建训练作业标签 功能介绍 创建训练作业标签,支持批量添加,当添加的标签key已存在,则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
数据标注场景介绍 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 模型训练过程中
步骤总览 单机单卡 资源购买: 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置: 权限配置 obsutils安装和配置 (可选)工作空间配置 训练: 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试
欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。
则不会显示IPv6网络参数,请以控制台实际显示为准。 RoCE网络 当前使用A系列GPU时,进行分布式训练为了将硬件上的RoCE网卡使用起来,需要配置RoCE网络。 该参数与所选规格有关,若未选中规格或规格不支持RoCE网络,则不显示。 若规格支持RoCE网络但未创建过,单击“新建RoCE网络”即可完成创建。
后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址,则在地址后面追加该URL。如果有queryString,那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息(不同认证方式有不同header,跟https的推理服务相同)。选择单击右上的connect按钮,建立WebSocket连接。
activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 对输出层命名output,在模型推理时通过该命名取结果 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name="output")
从本地PyCharm查询IAM项目列表,完成连接配置。 VPC接入 VPC VPC ReadOnlyAccess 实例能够挂载在用户的VPC下,实现多网络平面接入。 按需配置。 创建自定义策略时,建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略,便于授权时设置最小授权范围。 委托 表2 开发环境所需委托 业务场景
le中添加如下命令设置pip源 RUN pip config set global.index-url https://xxx/simple RUN pip config set install.trusted-host xxx 如下图所示: 图4 dockerfile添加pip源
根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题:
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标