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为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有
时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
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
发布ModelArts模型 针对ModelArts中创建的AI应用,支持以下三种发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业
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
运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩
药物等。人工识别效率低下、费时费力,AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证
药物等。人工识别效率低下、费时费力,AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证
return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首
Colorfulness 横坐标:图像的色彩丰富程度,值越大代表色彩越丰富。 纵坐标:图片数量。 是观感上的色彩丰富程度,一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 按单张图片中框的个数统计图片分布 Bounding Box Quantity 横坐标:单张图片中框的个数。 纵坐标:图片数量。
已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍如何使用PyCharm ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。
您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。如果使用公共资源池部署,则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的不同版本设定不同配置条件,并支持携带自定义运行参数,丰富版本分流策略或同一版本内的不同运行配置。您可以打开个性化配置按钮,单击“查看配置”修改服务个性化配置。 服务流量限制
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
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
Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。 从0制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在
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
查看批量服务详情 当AI应用部署为批量服务成功后,您可以进入“批量服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
修改批量服务配置 对于已部署的服务,您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化,更换AI应用的版本号,实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息: 方式一:通过服务管理页面修改服务信息 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功,“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。