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仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 说明: 为确保训练模型的精度,建议将训练集比例设置为0
luKzccQfsyi2") print(task_info) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 标注任务的ID。 父主题: 标注任务管理
建OBS桶用于ModelArts存储数据。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从OBS目录导入操作 不同类型的数据集,导入操作界面的示意图存在区别,请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图像分类的数据集为例。
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集,导入操作界面的示意图存在区别,请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。
旧版数据集中的数据是否会被清理? 旧版数据集中创建的数据不会被清理,旧版数据集中会自动关联一个数据标注任务。 但是在新版数据集中创建的数据,在旧版的数据集列表不会展示。 父主题: Standard数据管理
从MRS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据,首先需要选择已有的MRS集群,并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录,导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明,请参考MRS用户指南。
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 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,当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。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
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
音频 声音分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 格式规范:声音分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:声音分类 语音内容 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:语音内容 语音分割 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据
相关名词解释 名词 含义 裸金属服务器 裸金属服务器是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务,为您和您的企业提供专属的云上物理服务器,为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 由于Server是一台裸金属服务器,在ModelArts管理控制
Standard数据管理 添加图片时,图片大小有限制吗? 数据集图片无法显示,如何解决? 如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集? 导入数据集失败 表格类型的数据集如何标注 本地标注的数据,导入ModelArts需要做什么? 为什么通过Manifest文件导入失败? 标注结果存储在哪里?
标注数据如何导出 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。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 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 表2 请求Body参数 参数 是否必选
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
data_url String 训练所用的数据路径。 dataset_format Integer 数据集格式。可选值如下: 0:文件型 1:表格型 dataset_id String 数据集ID。 dataset_name String 数据集名称。 dataset_tags Array
content_id 是 String AI Gallery中数据集资产的ID。 version_id 是 String AI Gallery中数据集资产的版本ID。 表4 AnnotationConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述 scene 是 String 支持的标注格式场景,可选值如下:
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置,添加位置如下图所示: 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息,请参见Ascend PyTorch
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域,例如OBS桶区域为“北京四”时,必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域,否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求