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开始标注前,您需要了解: 实体命名标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。
单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。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。
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
确认信息无误后,单击“提交”部署在线服务。 父主题: 在线服务
父主题: 在线服务
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
设置标签名称:在“标签名”列输入标签名称。长度为1~1024字符。 设置标签颜色:在“标签颜色”列设置标签颜色。可在色板中选择颜色,或者直接输入十六进制颜色码进行设置。
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
(可选)完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。
建议与总结 无 父主题: 在线服务
='***', region_name='***') session.download_data(bucket_path="/bucket_name/obs_file.txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题: 通过JupyterLab在线使用
图22 资源监控 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框,然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无法满足要求时,直接在文本框中添加新标签。 单击“确定”。
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
图5 在Notebook Job Definitions页签单击任务名称 图6 设置定时任务 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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
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