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返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含：状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对
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。
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。 “商超商品识别”模型可以识别81类常
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使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码。例如model_name为query_vec_recall_model，但是api接口返回结果是query_vec_recall_model_b。
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。
图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点
物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计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
{预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。 父主题： 服务预测
令du -sh *，查看该目录下的空间占用情况。 sh-4.3$cd /tmp sh-4.3$du -sh * 4.0K core-js-banners 0 npm-19-41ed4c62 6.7M v8-compile-cache-1000 请删除不用的大文件。
形状 标注信息 point 点 点的坐标 <x>100<x> <y>100<y> line 线 各点坐标 <x1>100<x1> <y1>100<y1> <x2>200<x2> <y2>200<y2> bndbox 矩形框 左下和右上两个点坐标 <x_min>100<x_min>
训练作业失败，返回错误码139 问题现象 训练作业运行失败，返回错误码139，如下图所示： [Modelarts Service Log]Training end with reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f
注册API并授权给APP 功能介绍 注册API并将API授权给APP，只有对服务有更新权限的华为云用户可以调用。 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
的预测，如图4所示，输出标签名称，以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例，可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型，其输入类型为ModelArts官方定义，不可更改，如需自定义的元模型，请参见手写数字识别样例。 图4 图片预测 使用CloudShell调试在线服务实例容器
├── gradio-3.14.2 ├── Button-748313a7.js ├── index-2519a27e.js ├── ascend_extension ├── scripts ├──
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
NodeCondtition中。同时，节点故障指标默认会上报到AOM，您可在AOM配置告警通知。 当发生节点异常时，在故障初步分析阶段，您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理，如果不是，则为故障，请联系客户经理发起维修流程（如果无客户经理可提交工单）。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition
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