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访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
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,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,则需要更多的图片。用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 标注时,类内方差尽量要小。
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。
在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。
即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 后续操作:清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务,建议清除相关资源,避免产生不必要的费用。
在线服务和边缘服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。
正常情况下,单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理: 删除状态为“异常”的服务。 删除长期不使用的服务。 因业务原因需申请更大配额,可提工单申请扩容。 父主题: 在线服务
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments...
使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务,可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”,则支持在线推理。
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
步骤4:预测结果 在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab
使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建AI应用没有配置端口(默认端口号为8080),或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。
时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。
对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练时间较长,模型较大。对于TXT、图片类训练速度为16毫秒。 父主题: 模型训练
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
“物体检测”类型的数据集,在标注时,可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 父主题: Standard数据管理
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key