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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。
删除算法 功能介绍 删除算法。 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 DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}
训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标
查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list
区域。 进入算法创建页面。 登录ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“资产管理 > 算法管理”。 在“我的算法”管理页面，单击“创建”，进入“创建算法”页面。填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式，有以下三种方式可以选择。 设置算法启动方式（预置框架）
String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。
String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list
发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。
注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅算法 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 算法”，进入算法页面，该页面展示了所有共享的算法。 搜索业务所需的算法，请参见查找资产。 单击目标算法进入详情页面。 在详情页面您可以查看算法的“描述”、“交付、”“限制”、“版本”、“关联资产”和“评论”等信息。
据预测结果内容，可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。
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。 进入“算法管理 > 我的订阅”页面，选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法，单击操作列的“创建训练作业”。
objects 算法类别的列表。 total Integer 总数。 表4 ProcessorTaskItem 参数 参数类型 描述 label_en String 算法类别的英文名称。 label_zh String 算法类别名称。 template_id String 算法类别的ID。
预置算法运行故障 日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“ValueError: label_map not match” 日志提示“Please set the train_url
据预测结果内容，可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练
在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelA
开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长（hh:mm:ss） 算法：PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据：ImageNet分类数据子集 1机1卡Vnt1 10 0:05:03 算法：YOLOX 数据：COCO2017 1机1卡Vnt1 10
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