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JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Not
准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录
1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
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
如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
景，将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称，适合图片中有多个主体的场景，针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测
1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
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
单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
Standard数据管理 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
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
完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图4 继续运行 父主题： 使用自动学习实现文本分类
如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。 模型输入 key：images value：图片文件 模型输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
针对已发布的数据集，使用此数据集的Manifest文件，重新导入，此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集，其对应的OBS目录下，发生了数据变化，如删除图片，导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时，出现错误。 解决方案 方法1（推荐），
如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
hema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
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