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批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 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
将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee
AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常
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
String 旋转裁剪等预处理任务的状态码。 create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪,只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下: true:对图片进行裁剪 false:不对图片进行裁剪(默认值) crop_path
当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时,如果涉及重启,会有弹窗提醒。批量服务参数说明请参见将模型部署为批量推理服务。 父主题: 管理批量推理作业
模型训练使用流程 AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。
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“实例详情”按钮,前往数据标注页面。单击任意一张图片,进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签,此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频,或勾选“选择当前页”
批量删除标签 功能介绍 批量删除标签。 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
/"当前所在路径 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Hu
/"当前所在路径 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Hu
son” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String data以指
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理批量推理作业
最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入批量服务管理页面。 单击批量服务列表“操作”列的“删除”,删除服务。 勾选批量服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”按钮进行删除。
<baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,包含loss、score、mmlu_score、ceval_score基线值;默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1
入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参
数据属性:筛选数据的来源,选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页,单击“已标注”页签,您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签,您也可以勾选图片,在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页,单击“已标
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线,第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务,特殊tokens如下: <img> </img>