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通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。
单击左上方“创建资产”，选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项，数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”，则资产发布后，在数据集页签上会显示该“英文名称”。 中文名称 数据集的中文名称。 如果填写了“中文名称”，则资产发布后，在数据集页签上会显示该“中文名称”。
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
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，
X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：4个推理模型在ARM上运行，6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。
模型部署完成后，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，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”区域输出结果。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。预测结果中的参数说明请参见表1。如
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8 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图9 手写数字图片 图10 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
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。
"[{\"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
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
文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 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。 在数据集所在行，单击操作
get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态分辨率所在
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
据集的最大样本数量限制：1000000，最大标签数量限制：10000。 除图片类型之外的数据集（如视频、文本、音频等），单个样本大小限制：5GB。 针对图片类数据集（物体检测、图像分类、图像分割），单个图片大小限制：25MB。 单个manifest文件大小限制：5GB。 文本文件单行大小限制：100KB。
常用预置包，基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，例如PyTorch、MindSpore；常用的数据分析软件包，例如Pandas、Numpy等；常用的工具软件，例如cuda、cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Cond
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
--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：
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