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栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图3 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注文本（文本分类）
栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注音频（声音分类）
数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
完成参数解析后，用户使用“data_url”、“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。
配置Grafana数据源 在Grafana配置数据源后，即可通过Grafana查看ModelArts的监控数据。 前提条件 已安装Grafana。 配置Grafana数据源 获取Grafana数据源配置代码。 进入AOM管理控制台。 图1 AOM管理控制台 在左侧导航栏中选择“Prometheus监控
Session() # 查询数据集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二：根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list =
目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只
“确认”，完成难例确认。 将数据集中的数据标注为难例 针对标注作业中，已标注或未标注数据，也可以将图片数据标注为难例。标注为难例的数据，对后续模型训练中，通过内置规则提升模型精度。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。
按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 功能介绍 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件。 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 DELETE /v2/{p
标注文本分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{p
数据集版本管理 查询数据集版本列表 创建数据集版本 查询数据集版本详情 删除数据集版本 父主题： 数据管理
使用PyCharm上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。
查询数据集版本列表 查询数据集的版本列表。 dataset.list_versions() 示例代码 查询数据集版本列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session
数据管理权限 表1 数据集管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集列表 GET /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:list - √ √ 创建数据集 POST /v2/{project_id}/datasets
Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1, 1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。测试使用的最大数据须大于开始测试使用的最小数据。 开始测试使用的最小数据：取值范围[1, 1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。
查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 Step1 准备训练数据 本案例使用的数据是MNIST数据集，您可以在浏览器中搜索“MNIST数据集”下载如图3所示的4个文件。 图3 MNIST数据集 “train-images-idx3-ubyte.gz”：训练集的压缩包文件，共包含60000个样本。
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目
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