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完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤
亲和策略的节点,否则插件实例将无法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用,允许(不强制)插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上,也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment 实例的驱逐策略。
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
:插件管理,可以搜索需要的插件并安装,也可以对已安装的插件进行管理,比如卸载、停用等。 :训练任务列表展示,展开训练任务可查看任务下的文件、日志等。 4 代码编辑区。当前联邦学习工程的主算法文件可直接用于训练任务的训练,无需进行导入数据,及加入训练时的数据集配置操作。如果需要定制,可自行修改代码。
填写为:application/json access-token String 是 调用API要用到的访问令牌,获取access_token中获取的access_token的值。 请求参数 无 响应参数 参数 类型 描述 resCode String 响应状态码 0:成功 其他:失败,其他错误码说明请参考错误码
至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中,采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范: 文件名规范:不能有+、空格、制表符。
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
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OBS交互时,由于权限相关的问题导致。当界面提示“OBS
修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。 删除标签:选择对应的标签,单击操作列的“删除”,在弹出的“删除标签”对话框中单击“确定”即可删除对应的标签。 删除后无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回自动学习的页面,在数据
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
体的情形,做到不重标、不漏标。 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 图片标注 在新版自动学习页
创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练
删除作业 删除可信联邦学习作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 可信联邦学习作业
MacLimitMaxMac 配置的可以学习到的最大数。 L2IfPortName 接口名。 对系统的影响 不再学习新的MAC。 可能原因 端口、VLAN、VSI习到的MAC数达到设置的mac数。 处理步骤 请根据告警显示信息判断告警是从端口、VLAN、VSI上报的。 可根据用户的组网情况进行如下处理:
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题: 自动学习
ARP entries 静态ARP表项的数量。 对系统的影响 如果出现该告警,说明设备上面ARP表项数量较多。如果一直增长下去,会出现由于资源不足,无法学习到新的ARP表项,导致业务不通。 可能原因 设备上学习到的ARP表项数量超过了设定的阈值。 处理步骤 执行display arp
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性,没有放之四海皆准的方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己的最佳实践。所以,在所有最佳实践的第一条,就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟