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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
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”
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。
“sample-type”:样本格式,0表示图片,1表示文本,2表示语音,4表示表格,6表示视频。 表4 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。
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。
置,需要的显示列。 表格内容折行:默认为关闭状态,启用此能力可让表格内容自动折行,禁用此功能可截断文本。 操作列:默认为关闭状态,启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列:默认所有显示项全部勾选,您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。
选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务(OBS)的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签:图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有:
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
类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”:根据不同场景类型,结构不同。 图像分类场景,其目录
置,需要的显示列。 表格内容折行:默认为关闭状态,启用此能力可让表格内容自动折行,禁用此功能可截断文本。 操作列:默认为关闭状态,启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列:默认所有显示项全部勾选,您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。
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置,需要的显示列。 表格内容折行:默认为关闭状态,启用此能力可让表格内容自动折行,禁用此功能可截断文本。 操作列:默认为关闭状态,启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列:默认所有显示项全部勾选,您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。
对应MOSS角色)。其中Human和MOSS仅用于角色区分,模型训练的内容只有text指代的文本。 xlsx和csv格式 表格里的一行数据就是一条样本。表格中仅有3个字段:conversation_id、human和assistant。 conversation_id:对话ID,
s-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下,该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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
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
类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”:根据不同数据类型,结构不同。 图像分类,其目录结构
数据标注 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 在物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注? 父主题: Standard自动学习
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。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 父主题: 管理同步在线服务
根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线服务的调用地址,以及在线服务的输入参数信息。步骤如下: 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面