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这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。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。
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
导入“物体检测”类型数据集前,您需要保证标注文件的标注范围不超过原始图片大小,否则可能存在导入失败的情况。 表1 不同类型数据集支持的导入方式 数据集类型 标注类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类
"[{\"label\":\"batch_size\",\"value\":\"4\",\"placeholder_cn\":\"每次更新训练的图片数量(总)\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0
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 String 裁剪后的文件存放路径。
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下: sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
带controlnet时需要,此时image_path需要赋值null,传入图片的base64编码值,非必选 image_base64 带controlnet时需要,和image_path二选一,传入图片的base64编码值,非必选 父主题: AIGC模型训练推理
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时,无法传入一个OBS路径,需要利用文件对象读取,考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
带controlnet时需要,此时image_path需要赋值null,传入图片的base64编码值,非必选 image_base64 带controlnet时需要,和image_path二选一,传入图片的base64编码值,非必选 附录2:Dockerfile 基于Docker
导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
在弹出的对话框中,设置“抽样策略”,可设置为“按百分比”,也可以设置为“按数量”。设置好参数值后,单击“确定”启动验收。 “按百分比”:按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”:按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后,界面将展示实时验收报告,您可以在右侧选择“验收结果”(“通过”或“不通过”)。
选择“form-data”。在“KEY”值填写模型的入参,和在线服务的输入参数对应,比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值,选择文件,上传一张待预测图片(当前仅支持单张图片预测),如图4所示。 图4 填写Body 文本输入 选择“raw”,选择JSON(appl
预测结果文件:文件格式为“xxx.manifest”,里面包含文件路径、预测结果等信息。 模型预测结果输出: 当输入为图片时,每张图片输出一个结果,输出结果格式为“图片名_result.txt”。例如:IMG_20180919_115016.jpg_result.txt。 当输入为音
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图9 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图10 手写数字图片 图11 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
获取超参敏感度分析结果 功能介绍 获取超参敏感度分析结果的汇总表。 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 GET /v2/{project_id}/trai
了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS 云硬盘EVS 概念 提供按需扩展的高性能文件存储,可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文
}, { "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>
管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击操作列的“下载”,选择保存路径单击“确认”,即可下载文件到本地。 删除文件
}, { "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>