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export_images 否 Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否清除数据集已有的usage信息。
modified_sample_count Integer 处理后修改的图片数量。 origin_sample_count Integer 处理前的图片数量。 status Integer 数据处理任务的状态。
--height: 图片长度(分辨率相关参数)。 --width: 图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。
--height: 图片长度(分辨率相关参数)。 --width: 图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。
--height: 图片长度(分辨率相关参数)。 --width: 图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。
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
当发生节点异常时,在故障初步分析阶段,您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理,若不是,则为故障,请联系客户经理发起维修流程(若无客户经理可提交工单)。
图1 训练故障识别 ModelArts Standard会对部分常见训练错误给出分析建议,目前还不能识别所有错误,提供的失败可能原因仅供参考。针对分布式作业,只会显示当前节点的一个分析结果,作业的失败需要综合各个节点的失败原因做一个综合判断。
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
当前对AICPU算子识别到的调优方式主要包含两种: PyTorch数据类型转换,将执行在AICPU上的类型算子转换为执行在AICORE单元的算子。 等价的算子替换。 类型转换方式 当前PyTorch支持的dtype类型如下,详见Link。
当前对AICPU算子识别到的调优方式主要包含两种: PyTorch数据类型转换,将执行在AICPU上的类型算子转换为执行在AICORE单元的算子。 等价的算子替换。 类型转换方式 当前PyTorch支持的dtype类型如下,详见Link。
为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。
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。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。
modified_sample_count Integer 处理后修改的图片数量。 origin_sample_count Integer 处理前的图片数量。 status Integer 数据处理任务的状态。
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,如果多标签的数据少于2张,会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息,保证标注多标签的图片,超过2张。 数据集切分后,训练集和验证集包含的标签类别不一样。
识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费的情况下,已有的包年/包月专属资源池仍可正常使用。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。
未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。 已标注:同时导入标注对象和标注内容,当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。