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ModelArts版本配套关系表 当前华为云中国站和国际站所有Region均已上线ModelArts 6.7.0版本。 ModelArts 6.7.0版本中针对Ascend Snt9B资源的周边依赖组件配套版本关系如下表所示。 表1 ModelArts 6.7.0版本配套关系表 强依赖组件
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
“队列名称”：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，您可以在下拉框中选择您所需的队列。 “数据库名称”：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。 “表名称”：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的详细功能说明，请参见《DLI用户指南》。
Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息，如手机，邮箱等，AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题： 安全
需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明，请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中，您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。 表名称：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验，不同
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和
上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置，请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷。 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。
告警及时响应。 ModelArts承载关键业务的对外开放EIP部署了高防服务，以防大流量攻击。 ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
快速完成剩余图片的标注操作。 数据标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 背景信息 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能。
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注
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。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华南-广州、中国-香港、亚太-曼谷、亚太-新加坡、拉美-圣地亚哥 自动学习介绍 自动学习案例教程 Workflow Workflow（也称工作流，下文中均
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
此处需要注意以下Region配置的是DEW密钥管理权限：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-新加坡。其他Region配置的是KMS密钥管理权限。本示例中使用“华南-广州”Region举例，所以需要配置DEW密钥管理权限。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
写正确的key，这个可能需要进行付费调用，评估1000条大概需要0.15美元 OPENAIKEY="" 注：openai不支持中国大陆和香港，不能使用中国的代理。 推理结果保存的文件名，可不用修改，使用默认的文件名 OUTPUTNAME=pred 步骤11 执行推理脚本 bash
这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。
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