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方法一:单击左侧菜单栏的Run(Ctrl+Shift+D)按钮,再单击create a launch.json file。如下图所示: 方法二:单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮 步骤二:选择语言 如果需要对Python语言进行设置,在弹出的Select
在MaaS服务的“模型部署”页面,选择“我的服务”页签,在服务列表选择模型服务“service-1122”,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面,选择模型“Qwen2-7B”,单击操作列的“更多 >
ModelArts”后,选择ModelArts的云服务区域(即要部署服务的云服务区),单击“确认”,跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中。 步骤3:使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后,算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中,您可以使用订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业,获得模型。
在数据标注页面,单击右侧的“标签管理”,在标签管理页,显示全部标签的信息。 修改标签:单击操作列的“修改”按钮,在弹出的对话框中输入修改后的标签名、选择修改后的快捷键,然后单击“确定”完成修改。修改后,之前添加了此标签的音频,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列的“删除”按钮,
Standard自动学习实现口罩检测 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
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项
outputs 节点的输出列表 否 AbstractOutput或者list[AbstractOutput] properties 节点的属性信息 否 dict policy 节点的执行策略,主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy
否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求 预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集,数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”,启动服务。
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根据用
完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,则