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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。
编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集版本”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“数据集版本”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。
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,
常见问题 模型转换失败怎么办? 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 同样功能的PyTorch Pipeline,因为指导要求适配onnx pipeline,两个pipeline本身功能就有差别,如何适配? AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Note
在开发环境中创建MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间> Noteb
实时推理的部署及使用流程 在创建完AI应用后,可以将AI应用部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
bird"}' 执行成功显示: 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183,可以访问前端页面,通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮
编辑完成后,单击“确认”保存修改。 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。
在完成AI应用的创建后,可在“模型部署”页面对AI应用进行部署。ModelArts当前支持如下几种部署类型: 在线服务 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 边缘服务 通过智能
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
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。
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“数据管理>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。
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
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。 AI应用预测结果输出: 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