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测类型的数据集，并将数据导入到数据集中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理 > 数据集”，进入“数据集”管理页面。 单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数据类型以及数据标注要求，选择创建不同类型的数据集。 填写数据集基本信息，数据集的“名称”和“描述”。
ppCode”。 图2 在线服务授权管理 创建应用 选择“创建应用”，填写应用名称和描述之后单击“确定”完成创建。其中应用名称默认以“app_”开头，您也可以自行修改。 查看、重置或删除应用 您可以单击目标应用名称操作列的按钮完成应用的查询明文、重置或删除。创建完成后自动生成“A
新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile
使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
远程连接执行前，会自动在（Windows：C:\Users\{{user}}\.ssh或者downloads；Mac/Linux: Users/{{user}}/.ssh或者downloads）目录下根据密钥名称查找密钥文件。 如果找到则直接使用该密钥打开新窗口并尝试连接远程实例，此时无需选择密钥。
1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。
败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。 3种探针的配置参数均为： 检查方式：可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。
导入数据集失败 导入数据集失败可能原因为OBS桶类型选择错误，请您选择标准存储类型的桶导入。 父主题： Standard数据管理
数据集版本管理 查询数据集版本列表 创建数据集版本 查询数据集版本详情 删除数据集版本 父主题： 数据管理
default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.Al
背景说明 Server-Sent Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（
数据集如何切分 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
device = torch.device('cuda') model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location="cuda:0")) else: device = torch
导入成功后，单击想查看的模板即可查看响应内容。这里介绍一些常用功能的使用。 切换数据源和资源池 图5 切换数据源和资源池 单击红框中相应位置，即可出现下拉框，修改响应的数据源和资源池。 刷新数据 单击右上角的图标，即可刷新整个DashBoard的所有数据，各panel也会更新 修改自动刷新时间 图6 修改自动刷新时间
问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根
该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。 属性总览 您可以
同步数据集 功能介绍 从数据集输入位置同步数据至数据集，包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。 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 POST /v
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