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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
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
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。
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
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
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。
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
"0.0" } path 否 String 服务内的推理路径,默认为"/"。 表2 predict返回参数说明 参数 描述 返回消息体 输出的参数和值,平台只做转发,不做识别。 父主题: 服务管理
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
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 图像分类项目,图片标注至少需要两个类别,且每个类别至少5张图片,才可以开始自动训练。 父主题: 模型训练
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
credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤: 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线
2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
通过公网访问通道的方式访问在线服务 背景描述 ModelArts推理默认使用公网访问在线服务。在线服务部署成功后,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。您可以在服务详情页面,调用指南页签中查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 约束限制
全性比AppCode认证要高。 AppKey/AppSecret认证:通过AppKey与AppSecret对请求进行加密签名,可标识发送方并防止请求被修改。使用AppKey/AppSecret认证时,您需要使用专门的签名SDK对请求进行签名。 AppKey:APP访问密钥ID。与
文件内容:文件保存为“csv”文件格式,文件内容以换行符(即字符“\n”,或称为LF)分隔各行,行内容以英文逗号(即字符“,”)分隔各列。文件内容不能包含中文字符,列内容不应包含英文逗号、换行符等特殊字符,不支持引号语法,建议尽量以字母及数字字符组成。 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
通过VPC访问通道的方式访问在线服务 背景说明 如果您希望在自己账号的VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,可以使用VPC访问通道的功能,用户通过在自己账号的指定VPC下创建终端节点,连接到ModelArts的终端节点服务,即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制