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Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。
创建镜像组织中创建的组织名称，<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”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 在数据集详情页，选择“数据集文件”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
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时，path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下： 0：目录导入 1：按manifest文件导入
创建镜像组织中创建的组织名称，<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
时更新业务中的预测API的域名。 若您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后，系统会自动识别上传文件名称，单击“上传”，开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时，path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下： 0：目录导入 1：按manifest文件导入
yter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题： Standard功能介绍
管理模型文件 预览文件 在模型详情页，选择“模型文件”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 在模型详情页，选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”，即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页，选择“模型文
<镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求：单次推理，可同步返回结果（约<60s）。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求：单次推理，需要异步处理返回结果（约>60s）。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述
如下，第一组配置文件不规范将Host放到最后一行，用户要连的是下面这个Host ModelArts-Note-BmjiN实例，但SSH连到识别的是Host，错误地连到了Host ModelArts-Note-wZc6s这个实例。 按ssh-config的标准写法更新配置，Host
AI框架版本升级，使用了新版本算子。 例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求： 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 （shape过大可能导致性能下降） - 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
huaweicloud.com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集，下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹，将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
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