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支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启准入检测，该准入检测也可关闭，以提升拉起真实的GPU/NPU检测任务成功率。 父主题： 功能介绍
在“Notebook”区域下，选择“TensorFlow-1.8”，新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !
单击“发布”，弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 在发布资产页面，填写相关信息，发布资产。 如果是发布新资产。 “发布方式”选择“创建新资产”。 填写“资产标题”。即在AI Gallery显示的资产名称。
区域级项目授权后只在授权区域生效，如果需要所有区域都生效，则所有区域都需要进行授权操作。 配置“作用范围”为“全局级服务”的“OBS Administrator”权限，然后单击“确定”完成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。
区域级项目授权后只在授权区域生效，如果需要所有区域都生效，则所有区域都需要进行授权操作。 配置“作用范围”为“全局级服务”的“OBS Administrator”权限，然后单击“确定”完成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。
在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“算法管理 > 我的订阅”页面。
在右侧标签信息区域中对标签进行修改。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 删除标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的删除图标，在弹出的对话框中单击“确定”删除该标签。
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。
这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。
主要用于判断待检测物体的堆叠程度，堆叠物体一般对于检测难度较高，可根据实际使用需要添加数据集或不标注部分物体。 按亮度统计框数量的分布 Brightness of Bounding Boxes 横坐标：目标框的图片亮度，值越大表示越亮。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。
在弹出的对话框中，选择您使用的ModelArts所在区域、填写AK、SK（获取方式参考链接），然后单击“OK”完成登录。 “Region”：从下拉框中选择区域。必须与ModelArts管理控制台在同一区域。
Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务在不同区域时，对应Endpoint不同，可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com”。
对于一些物体检测，图像分类等模型场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。
单击“发布”弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”进入发布数据集页面，填写相关信息。 如果选择ModelArts已有的数据集发布，则参见表1配置数据集信息。
在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。
在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。
智能标注后，确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后，确认难例 “智能标注”任务执行过程中，ModelArts将自动识别难例，并完成标注。
CodeLab支持CPU和GPU两种规格，在右侧区域，单击切换规格，修改规格类型。 图3 切换规格 资源监控。 在使用过程中，如果想了解资源使用情况，可在右侧区域选择“Resource Monitor”，展示“CPU使用率”和“内存使用率”。
在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。
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