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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 VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明:本案例使用过程中,从AI Gallery下载数据集免费,但是数据集存储在OBS桶中会收取少量费用,具体计费请参见OBS价格详情页。
增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高的数据,提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏的自动学习。
针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。
声音分类是对声音进行分类。语音内容是对语音内容进行标注。语音分割是对语音进行分段标注。 开始标注 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”,进入“数据标注”管理页面。
针对图像分类、声音分类、文本分类的作业,排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。 针对物体检测作业,排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求(物体检测)。
使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。
仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。
import_annotations 否 Boolean 是否自动导入输入目录下的标注信息,支持物体检测、图像分类、文本分类。
使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 背景说明 Server-Sent Events(SSE)是一种服务器向客户端推送数据的技术,它是一种基于HTTP的推送技术,服务器可以向客户端推送事件。
模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.908代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.909代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.910代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.911代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.907代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.906代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed
相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。
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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.912代码包中AscendCloud-AIGC代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中: AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx ├─aigc_inference ├─aigc_train