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通过Token认证的方式访问在线服务 如果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。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方式一:使用
通过AK/SK认证的方式访问在线服务 如果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。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时,您可以通过APIG SDK访问,也可以通过ModelArts
发送预测请求: 方式一:使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式二:使用Java语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式三:使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 方式四:使用Jav
通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 背景说明 访问在线服务的实际业务中,用户可能会存在如下需求: 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此,ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道,用户的业务请求不需要经过推理
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
通过团队标注方式标注数据 团队标注使用流程 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
度更高的模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数据集的丰富性,进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
数据,客户端有不同的实现,同一种语言也存在不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式,Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary,以text为例,在输入框中输入要发送的文本,单击右侧中部的Send按钮即可将请
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
有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。 因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 访问在线服务 公网访问在线服务有以下认证方式,API调用请参见认证详情: 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
创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试,数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量,如不能统一管理开发流程元数据,可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务(OBS)中的元模型和容器
在“标注团队”管理页面,单击“添加团队”。 在弹出的“添加团队”对话框中,填写团队“名称”和“描述”,然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后,“标注团队”管理页面呈现新添加的团队,在页面右侧区域,可以查看团队详情。新添加的团队,其成员列表为空,请参考添加成员操作,为您的团队添加成员。 添加成员
添加了此标签的图片,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列“删除”,之前添加了此标签的图片,都将删除此标签。 图3 标签管理 图4 全部标签的信息 单击标注作业操作列的“标签”,可跳转至标签管理页。 单击操作列的“修改”,即可完成标签的修改。 单击操作列的“删除”,即可删除该标签。
选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。
团队标注任务创建成功后,团队成员收到标注任务的邮件。 图5 任务邮件 单击任务邮件中的标注任务地址,跳转至ModelArts控制台的“数据准备>数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台,请先登录。 在“我参与的”页签下,可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。
Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 使用Python封装API的方式切换操作系统 切换操作系统需满足以下条件:
图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中,单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中,展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史 父主题: 通过智能标注方式标注数据