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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
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,若不是,则为故障,请联系客户经理发起维修流程(若无客户经理可提交工单)。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition
├── gradio-3.14.2 ├── Button-748313a7.js ├── index-2519a27e.js ├── ascend_extension ├── scripts ├──
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
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5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5 图片预测 使用CloudShell调试在线服务实例容器
loss参数,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 FAQ 问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工
Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景,适合图中主体相对单一的场景,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
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建AI应用 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin>
s上的实验。 企业场景:管理者可创建用于生产任务的工作空间并限制仅让运维人员使用,用于日常调试的工作空间并限制仅让开发人员使用。通过这种方式让不同的企业角色只能在指定工作空间下使用资源。 前提条件 已开通工作空间白名单,并配置了ModelArts基本使用权限,具体请参见配置ModelArts基本使用权限。
difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,可选值请参见表9。 表9 标注框类型描述 type 形状 标注信息 point 点 点的坐标。 <x>100<x> <y>100<y>
审核并验收团队标注任务结果 审核团队标注任务结果 团队标注成员完成后,团队审核者可以对标注结果进行审核。 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,在数据标注页面选择“我参与的”,在任务列表“操作”列单击“审核”,发起审核。 图1 发起审核 在审核页
查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
从OBS中导入AI应用文件创建模型 从容器镜像中导入AI应用文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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
AI应用支持部署的服务类型。 版本数量 AI应用的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 AI应用的创建时间。 描述 AI应用的描述。
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建IAM用户并授权使用MaaS 配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大,基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求,则不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArt