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Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理:提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注:提供在线标注能力,包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景;提供图片智能标注方案,提升标注效率;提供团队标注能力,支持多人协同标注与标注任务的审核验收 数据处理:提供数据
cket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。
our prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如果是本地图片,容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。 messages的样例如下: # body参考 # 图片存放本地示例 { "messages": [
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下: sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 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 'image
登录运行中在线服务实例容器。 约束限制 只支持专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问容器。 在线服务必须处于“运行中”状态,才支持CloudShell访问容器。 如何使用CloudShell 登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“模型部署 > 在线服务”。 在
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。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workfl
部署AI应用(在线服务) 部署为在线服务 查看服务详情 测试服务 访问在线服务 集成在线服务 CloudShell 父主题: 部署AI应用(部署上线)
String 文件名称。 source Object 数据源信息,详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的m
表1 在线服务配置 参数 说明 名称 在线服务名称。 状态 在线服务当前状态。 来源 在线服务的来源。 服务ID 在线服务的ID。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。若使用公共资源池部署,则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的不
过程。通常,用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题,无法被进一步处理。以图像识别为例,用户经常会从网上找一些图片用于训练,但是其质量难以保证,有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求;图片也可能有部分损坏,造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此,数据校验非常重要,
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
加载模型,执行预处理,完成推理,拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下: 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建AI应用 使用AI应用部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务(SWR)。
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时,状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测,可能存在预测失败的风险,请从以下4个角度进行排查,并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测,请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
针对机器学习类模型,仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码