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描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除团队标注任务 DELETE
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 同步数据集 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/d
依次单击需要复核的图片,在标注页面拖动图片的标注框,即可重新完成标注。(修改后的图片会带有“已修改”的信息。) 您也可以选中需要删除标签的图片,单击右上方的,删除原始的标注信息。(删除后的图片会带有“已删除”的信息) 图10 已修改 图11 已删除 您也可以对当前已标注的图片标签信息进行修改。
gInput的列表 outputs 数据集标注节点的输出列表 是 LabelingOutput或者LabelingOutput的列表 properties 数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息,主要用于前端的名称展示 否
而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面
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。
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。
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根据用
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象,train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。 删除标签:选择对应的标签,单击操作列的“删除”,在弹出的“删除标签”对话框中单击“确定”即可删除对应的标签。 删除后无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回自动学习的页面,在数据
实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作,可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本,结合as_input的能力提供给后续节点使用。
限请修改。 连接时如果报错密钥无权限,排查密钥是否为自己的密钥(可能使用了重名密钥),请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志,默认
查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练作业开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错:
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志,默认
训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径? 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。 文件目录结构:
version_id 否 String 数据集版本ID。传入版本ID查询数据集相应版本的样本列表。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 父主题: 样本管理
title信息,主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表。 否 Step或者Step的列表 表2 CreateDatasetInput
为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本 from
查询数据集版本详情 根据版本ID查询数据集指定版本的详细信息。 dataset.get_version_info(version_id) 示例代码 查询数据集指定版本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts