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Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要
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作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后,已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址,但是调用发起方的客户端访问该地址不通,出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫As
针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。 解决方案 方法1(推荐),
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 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
XXX,表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入,需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架,部署为在线服务时出现告警:ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving
团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler,比如10000张都是未
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 问题现象 以Chrome浏览器为例,同一张图片,第一次标注时,右上角弹窗提示标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列
景,将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一,其任务是用框去标出图像中物体的位置,并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下,定制识别出每个物体的位置、数量、名称,适合图片中有多个主体的场景,针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测
当自动学习项目训练失败时,请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心,检查是否欠费。 是,建议您参考华为云账户充值,为您的账号充值。 否,执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求: 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊字符,如~`@#$%^&*{}[]:;+=<>/
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 Step7 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“在线服务”页面,“停止”或“删除”刚创建的在线服务。
服务预测请求体大小限制是多少? 服务部署完成且服务处于运行中后,可以往该服务发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。
sh命令后,会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片,支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio,支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注前要
flow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的