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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。
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖联通网络的环境。若用户的机器或资源池无法联通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载
Notebook如何离线安装VS Code Server 背景介绍 VS Code执行remote-ssh远程连接时，会根据用户的VS Code版本去自动更新vscode-server和Vscode-client的版本，通过本地和远端尝试下载相关的安装脚本和包。当远端网络和本地网
载训练得到的模型。 在本地环境进行离线部署。 具体请参见模型调试章节在本地导入模型，参见服务调试章节，将模型离线部署在本地并使用。 父主题： 功能咨询
ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Standard数据管理模块
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts Standard平台提供了模型推理部署功能，用户在已有模型的情况下，可以直接在Standard中导入模型，并部署为在线服务进行预测。 本文以“商超商品识别”模型为例，介绍如何在ModelArts
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
提升标注效率。 图2 添加音频标签 标注音频（语音内容） 标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的音频，默认显示“未标注”的音频列表。 在“未标注”页签左侧音频列表中，单击目标音频文件，在右侧的区域中出现音频，单击音频下方，即可进行音频播放。 根据播放内容，在下方“语音内容”文本框中填写音频内容。
Chrome L3 Android 完全兼容。 Safari L3 IOS 完全兼容。 UC浏览器 L3 Android 完全兼容。 QQ浏览器 L3 Android 完全兼容。 360浏览器 L3 Android 完全兼容。 百度浏览器 L3 Android 完全兼容。 父主题：
方法一：离线包安装方式（推荐） 到VS Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件，Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS
用部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 父主题： 一般性问题
与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip
与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip
声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。
根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题： 模型训练
训练声音分类模型 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
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式，支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频：对音频类数据进行处理，支持.wav格式，支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本：对文本类数据进行处理，支持.txt、
单标签适用于一段音频标注只有一种类别的音频，通常标注一个标签。 设置标签名称：在“标签名”列输入标签名称。长度为1～1024字符。 设置标签颜色：在“标签颜色”列设置标签颜色。可在色板中选择颜色，或者直接输入十六进制颜色码进行设置。 多标签 多标签适用于多维度标注，例如在一段音频标注噪音
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