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pem文件生成)。 单击“Open”。如果首次登录,PuTTY会显示安全警告对话框,询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自
作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突,而引起作业运行异常或失败,请在定义自定义环境变量时,不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。
参数错误 请检查填写的参数。 400 ModelArts.0107 The values of the request parameters ({0},{1}) are invalid. 请求的参数值 ({0},{1})是无效的. 检查提示的参数值是否是有效的。 400 ModelArts
针对您部署上线的服务,您可以在服务详情页面的“调用指南”中,了解本服务的输入参数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArts官方定义,请直接参考“调
本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部,访问公网服务地址的方案。如下图所示: 图1 推理服务访问公网
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
index必须是从0开始的正整数,当index设置不规则不符时,最终的请求将忽略此参数。配置映射规则后,其对应的csv数据必须以英文半角逗号分隔。 “输出数据目录位置” 选择批量预测结果的保存位置,可以选择您创建的空文件夹。 “实例规格” 系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下
gInput的列表 outputs 数据集标注节点的输出列表 是 LabelingOutput或者LabelingOutput的列表 properties 数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息,主要用于前端的名称展示 否
收藏免费资产 当搜索到感兴趣的免费资产时,可以收藏该资产,方便后续在“我的收藏”快速查找。商用资产如需收藏请前往云商店。 单击目标资产,进入资产详情页面。 在资产详情页面,单击按钮收藏资产。 收藏成功后,在各个模块的“我的收藏”页签可以快速查看收藏的资产。 图2 查看收藏的资产 (可选)如果需要取消收藏,再次单击按钮即可。
数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,如版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。
Standard 面向AI开发者的一站式开发平台, 提供了简洁易用的管理控制台,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链,实现AI全流程生命周期管理。 面向有AI开发平台诉求的用户。 ModelArts MaaS 提供端到端的大模型生产工具链和昇
Gallery的AI说模块为开发者提供自由分享各类AI领域内知识和经验的平台。开发者既可以发布个人技术文章,也可以阅读和学习他人分享的技术文章。 案例库介绍 AI Gallery的案例库是面向场景化交付的AI资产的组合和使用案例。案例中沉淀了基于业务场景的AI知识、经验和部分通用的业务逻
提供多种数据接入方式,支持用户从OBS,MRS,DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子,帮助用户扩增数据,增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。
在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的: 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ,算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法,Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R
elArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。 调用查询工作空间详情接口根据工作空间ID查询工作空间的详细信息。 调用修改
INFO: root: Predict valid number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的(如目标检测算法要求标注为矩形框,但是提供数据标注为非矩形框)。 处理方法 请您检查数据是否已标注,或检查数据标注是否符合算法要求。
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法,训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多,导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题: 预置算法运行故障
实现模型超参搜索,为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中,有很多超参需要根据任务进行调整,比如learning_rate、weight_decay等,这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法
KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法: 方法1:使用常用框架自行编码开发模型,支持“多边形”标注的数据集。 方法2:修改数据集,使用矩形标注。然后再启动训练作业。