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使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。
API概览 ModelArts服务所提供的接口均为自研接口。 通过ModelArts服务自研接口，您可以使用ModelArts Workflow、开发环境、训练管理、AI应用管理及服务管理功能。 工作流管理 表1 Workflow API 说明 获取Workflow列表 获取Workflow
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。
镜像地址{image_url}参见表1。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
下载Kaggle官网提供的imagenet-mini数据集，解压之后文件大小4.1GB。该数据集是从[imagenet-2012]数据集中筛选的少量数据集。 准备预训练权重。 下载Hugging Face权重。 迁移适配。 入口函数train.py导入自动迁移接口。
文生图模型训练推理 FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Fintune&Lora训练指导（6.3.911） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch
", desc="this is a image classification workflow", steps=[job_step], storages=[output_storage] ) 用户需要完成上述代码中**部分的配置，主要涉及以下三项。
创建智能标注作业 除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，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
quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining duration (image
确认智能标注作业的数据难例 在数据量很大的标注任务中，标注初期由于已标注图片不足，智能标注的结果无法直接用于训练。如果对所有的未标注数据一一进行调整确认仍然需要较大的人力和时间成本。为了更快地完成标注任务，在对未标注数据进行智能标注的任务中，ModelArts嵌入了自动难例发现功能
) image1 = np.array(image1, dtype=np.float32) image1.resize((28, 28, 1)) images.append(image1
部署服务操作需要镜像Owner拥有te_admin权限，否则部署服务过程中会报错： failed to set image shared, please check the agency permission。
此处以前提条件里获取的“images”为例。
) image1 = np.array(image1, dtype=np.float32) image1.resize((28, 28, 1)) images.append(image1
quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training duration (image
data 是 String 针对files、images类型的数据， 该参数为其本地路径，如 : data = "/home/ma-user/work/test.jpg" 针对json类型的数据， 该参数可以是其本地路径，如： data = "/home/ma-user/work/
导出ModelArts数据集中的数据 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件
PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。 workspace_id String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
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