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Notebook有代理吗？如何关闭？ Notebook有代理。 执行env|grep proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题： 环境配置相关
针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中
定作业是否卡死，开启“作业卡死重启”开关后，支持将标记为卡死的作业进行进程级自动重启，以提高资源使用率。因系统无法核实代码逻辑且检测存在周期性，卡死检测存在一定的误报概率，开启开关即表示接受误报率。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续作业卡死重启3次。 当训练过程中触
目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文
在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情”。 在“标注作业详情页”，选择“待确认”页签，查看并确认难例。 只有当智能标注任务完成后，待确认页签才会显示标注数据。否则，此页签内容为空。智能标注操作请参见创建智能标注作业。 针对“物体检测”标注作业
可选：配置高级选项。 表3 高级选项参数说明 参数名称 说明 故障自动重启 开启该功能后，系统检测到在线服务异常，会自动重新部署在线服务。详细请参见设置在线服务故障自动重启。 “支持IPV6” 默认关闭。开启该功能后，待在线服务部署完成，服务预测地址中的域名在公网解析时可解析为IPV6地址。
成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal
代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
Standard数据管理 添加图片时，图片大小有限制吗？ 数据集图片无法显示，如何解决？ 如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集？ 导入数据集失败 表格类型的数据集如何标注 本地标注的数据，导入ModelArts需要做什么？ 为什么通过Manifest文件导入失败？ 标注结果存储在哪里？
功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
取消高可用冗余将会解除隔离，工作负载可正常调度到节点上，节点不再作为备用节点使用。 如果想批量设置节点关闭高可用冗余，可勾选多个节点后，单击列表上方的“关闭高可用冗余”按钮实现批量关闭。 图7 关闭高可用冗余能力 图8 非高可用冗余 重置节点：需要升级节点操作系统时，可通过重置节点完成。更新节点配置时产生故障报错，也可通过重置节点修复故障。
ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 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
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 父主题： 一般性问题
自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
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