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生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB),约耗时9.3秒。 图2 生成图片耗时(2) 不开启Flash
发布本地AI应用到AI Gallery 场景描述 AI Gallery自定义AI应用能力为您提供了一个自由灵活的AI应用创建方式,您可以基于AI Gallery上提供的基础能力,发挥您的创造力,通过自定义代码的形式,自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app
在pipeline适配完成后,需要验证适配后的效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,在
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后,支持修改内容,例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时,才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量,配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。
看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面,数据标注的图片来源有两种,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
集和真实场景数据集的差异。 按单张图片中框的个数统计图片分布 Bounding Box Quantity 横坐标:单张图片中框的个数。 纵坐标:图片数量。 对模型而言一张图片的框个数越多越难检测,需要越多的这种数据用作训练。 按单张图片中框的面积标准差统计图片分布 Standard
模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于G
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持
图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。 语音分割:对语音进行分段标注。 文本 文本分类:对文本的内容按照标签进行分类处理。
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖? ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个模型实例视作一个资产仓库,模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓库有个
”,勾选的图片及其标注情况,将呈现在“已标注”页签下。 选中的图片为标注错误图片,在右侧删除错误标签,然后在标签名处添加“狗”的标签,然后单击“确认”,完成难例确认。 将数据集中的数据标注为难例 针对标注作业中,已标注或未标注数据,也可以将图片数据标注为难例。标注为难例的数据,对
音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习
已订阅的资产。 我的案例 展示个人发布的资产案例和已订阅的资产案例。 “我的发布”:可以查看个人发布的案例信息。 “我的订阅”:可以查看个人订阅的案例信息。 我的AI说 展示个人发布的技术文章列表,可以查看文章浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“删除”可以管理已发布的技术文章。
Gallery仓库中删除。 文件删除后不可恢复,请谨慎操作。 下架镜像 AI Gallery中已上架的资产支持下架操作。 在AI Gallery首页,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产”下,查看已上架的资产。 单击资产名称,进入资产详情页。 在资产详情页,单击“下架”,在弹窗中单击“确定”。即可将资产下架。
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换(onnx到mindir)和性能分析的辅助工具,当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模