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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
从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。
创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型:在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型创建为模型,用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型:如果您使用常用框架在本地
考》>“场景1:部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外,您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口,建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题: 管理同步在线服务
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为模型,并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型,需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求,详细说明请参
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择
https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查: 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在,您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一(推
从容器镜像中导入模型文件创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明,请参见模型镜像规范。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
请求Body按照接口定义传参,本案例中KEY参数为images,选择为File格式,VALUE参数单击上传需要识别的图片。 图6 Headers 图7 Body 图8 返回结果 常见APP认证报错分析 报错信息 "error_msg": "The API does not exist
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
文件输入形式的预测结果样例如图5所示,返回结果的字段值根据不同模型可能有所不同。 文本输入形式的预测结果样例如图6所示,请求体包含“meta”及“data”。如输入请求中包含“uuid”,则输出结果中回传此“uuid”。如未输入,则为空。“data”包含了一个“resp_data”的数组,返回单条或多条输
登录ModelArts控制台,进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池,单击“名称/ID”,进入资源池详情页面,查看网络配置信息。返回专属资源池列表,选择“网络”页签,找到专属资源池关联的网络,打通VPC。打通VPC网络后,网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称,单击后可以跳转至VPC详情页面。
判断一个OBS文件是否存在,如果存在则返回True,如果不存在则返回False。 1 2 import moxing as mox mox.file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/file.txt') 判断一个OBS文件夹是否存在,如果存在则返回True,如果不存在则返回False。