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单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“在服务部署”节点,单击“实例详情”按钮,进入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行
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。 在您需要的自动学习项目列
单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“服务部署”节点,单击“实例详情”按钮,进入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测
model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。 __init__(self, model_path) 初始化方法,适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径(self.
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。
is larger than 5G and cannot be imported. 模型文件xxx大于5G,请精简模型文件后重试,或者使用动态加载功能进行导入。FAQ 异常 因系统内部原因创建OBS桶失败,请联系技术支持。 Failed to create bucket due to
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。
Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 AK/SK认证:使用AK/SK对请求进行签名,在请求时将签名信息添加到消息头,从而通过身份认证。AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内,12M以上的请求请使用Token认证。 APP认证
则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景,如果是多模型场景(例如含有多个模型文件)推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型,制作自定义镜像。 推
情,包括“应用名称”、“AppKey”、“AppSecret”等信息。您也可以在此处对APP应用进行“添加授权”或“解除授权”的操作。 预测 对在线服务进行预测。具体操作请参见使用预测功能测试在线服务。 实例 查看异步在线服务的实例信息。这里的实例个数和部署服务时设置的“实例数”
Allowed 问题现象 服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
查看模型的事件类型和事件信息,请参见查看ModelArts模型事件 使用约束 根据创建模型时的设置,显示部署服务的使用约束,如请求模式、启动命令、模型加密等。对于异步请求模式的模型,可显示输入模式、输出模式、服务启动参数和作业配置参数等参数。 关联服务 展示使用该模型部署的服务列表,单击服务名称可以直接跳转到服务详情页面。
查看批量服务的事件 服务的(从用户可看见部署服务任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 表1 事件 事件类型 事件信
ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法,不需要进行代码开发,即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法,可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。
的元模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景
模型输入和输出与目标检测模型配置文件示例类似。 模型预测输入为图片类型时,request请求示例如下: 该示例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求,在推理界面会显示文件上传按钮,以文件形式进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8
如果在线服务开启了“运行日志输出”,删除服务时,推荐同时删除LTS中的日志以及日志流,避免LTS日志流超过限额产生额外费用,如后续不再使用,建议删除。 重启服务 只有当在线服务处于“运行中”或“告警”状态时,才可进行重启操作。批量服务、边缘服务不支持重启。您可以通过如下方式重启在线服务: 登录ModelArts管理
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发