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功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite Cluster&Server介绍 AI Gallery功能介绍
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
模型部署完成后，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子：
作业节点的名称，命名规范(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 algorithm 算法对象 是 BaseAlgorithm Algorithm AIGalleryAlgorithm
创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。
name：固定为ma-user。 Authentication type：Key pair方式。 Private key file：存放在本地的云上开发环境私钥文件，即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名，可以自定义一个便于识别的名字，单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。
间和频率。支持秒、分钟、小时和每天/每周/月的时间设置。 支持参数化执行：允许用户在运行时向Notebook传递参数，使得Notebook能根据不同需求调整行为。 任务管理界面：提供用户友好的界面，便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
ReleaseDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集版本发布节点的名称，命名规范(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 数据集版本发布节点的输入列表
此处以订阅算法举例，您也可以自己准备算法。 从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后，单击“继续订阅”。
主服务中 ) main_service_step = wf.steps.ServiceStep( name="main_service_step", # 服务部署节点的名称，命名规范(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
job_step_1 = wf.steps.JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称，命名规范(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
据集的最大样本数量限制：1000000，最大标签数量限制：10000。 除图片类型之外的数据集（如视频、文本、音频等），单个样本大小限制：5GB。 针对图片类数据集（物体检测、图像分类、图像分割），单个图片大小限制：25MB。 单个manifest文件大小限制：5GB。 文本文件单行大小限制：100KB。
{ "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version" : "horovod_0
创建训练作业 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", title="图像分类训练", algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm( subscription_id="**"
ict_analysis（预测分析）等。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建模型，此时sw
数据类型 name 数据集导入节点的输出名称，命名规范(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)。同一个Step的输出名称不能重复。 是 str 表4 ImportDataInfo 属性 描述 是否必填 数据类型 annotation_format_config
”。 图4 资源监控 分享副本到AI Gallery。单击右上角的，将修改后的Notebook样例保存分享到AI Gallery中，供自己或他人学习使用。 图5 分享到AI Gallery 分享成功后，通过分享链接可以打开分享的副本，也可以在AI Gallery中找到分享的Notebook。
允许多个条件，条件之间的关系为&& if_then_steps="training_job_retrain", # 当condition结果为true时，名称为training_job_retrain的节点允许执行，名称为model_registration的节点跳过不执行
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