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计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自
校验csv文件,将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行,参考如下: import pandas as pd pd.read_csv(filePath,error_bad_lines=False) 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
理模型,设置服务启动参数,配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理AI应用相关,选择了需要的AI应用及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题: 创建Workflow节点
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
准备物体检测数据 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。
标注声音分类数据 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 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自
计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自
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。
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任
Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls", desc="this is
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
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
按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击“图像
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
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
创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 在创建项目时需要选择训练数据路径,本章节将指导您如何在选择训练数据路径时,快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面,单击数据集输入位置右侧的“”按钮,进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务(OBS)桶”,
修改工作空间配额。 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 PUT /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/quotas