检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，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
创建声音分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
标注文本分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。
在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 功能介绍 该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运
训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，
据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中） ], spec=wf
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力，条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件
创建物体检测项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
AI Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import gradio as gr import
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中） ], spec=wf
训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。
创建文本分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，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。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
