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基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 ModelArts
注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅并使用AI案例 登录“AI Gallery”。 选择“案例库”，在下拉框中单击“案例库 >”，进入AI案例库首页，该页面展示了所有共享的案例。 根据业务场景搜索所需的免费案例，单击案例进入详情页面。 在详情页面您可以查看案例的“使
Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后，支持修改内容，例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时，才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量，配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
目标区域：选择“华北-北京四”（即要部署服务的云服务区） 目标位置：请选择一个空的OBS目录，本示例为“/test-modelartsz/dataset-flower/” 此处从AI Gallery下载并使用数据集是限时免费的，但数据集存储在OBS，从OBS中读取数据需要根据OBS的计费原则收费。 确认
发布本地AI应用到AI Gallery 场景描述 AI Gallery自定义AI应用能力为您提供了一个自由灵活的AI应用创建方式，您可以基于AI Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py”
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析
在MaaS应用实践中心查看应用解决方案 ModelArts Studio大模型即服务平台提供了MaaS应用实践中心，为具体的应用场景提供一整套解决方案。 应用中心介绍 “MaaS应用实践中心”提供基于行业客户应用场景的AI解决方案。MaaS提供的模型服务和华为云各AI应用层构建工具
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： Standard Notebook
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
数据管理（旧版） 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件
删除AI应用 功能介绍 删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
ModelArts Standard数据管理模块重构中，当前能力不做演进，将结合大模型时代能力进行全新升级，敬请期待。 ModelArts 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、
在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中？ 目前不支持直接将Notebook A的数据复制到Notebook B，如果需要复制数据，可参考如下步骤操作： 将Notebook A的数据上传至OBS； 下载OBS中的数据至Notebook B。
LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导，涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接，即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch
从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的用户名信息。 Password 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的密码信息。 配置完成后，单击下方的“Save & test”，展示“Data source is working”代表配置数据源成功。
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。 单击右上角“Current
发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中，针对同一数据源的数据，对不同时间处理或标注后的数据，按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后，才能应用于模型开发或训练。
d整体的数据查询时间。除固定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击右上角的'+'图标，即可新增一个panel。 新增一个panel后，即可在其中查询相应的数据。将数据源和资源池进行如下的相应选择，即可应用当前DashBoard的对应配置。
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