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也可使用快捷键【Esc】 标注图片（图像分割） 标注作业详情页中，展示了此标注作业中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。在标注页面，常用按钮的使用可参见表4。 选择标注方式。
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX
批量添加样本 功能介绍 批量添加样本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
查询数据集详情 功能介绍 查询数据集详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
CogVideoX1.5 5b模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX的代码基础适配修改
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是基于原生
查询数据集列表 功能介绍 根据指定条件分页查询用户创建的所有数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 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。 调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格
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