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String 内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。
json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ ht
称,以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型,其输入类型为ModelArts官方定义,不可更改,如需自定义的元模型,请参见手写数字识别样例。 图4 图片预测 使用CloudShell调试在线服务实例容器 允许
ll 图4 查看镜像文件复制成功 模型包文件样例 模型包文件model.zip中需要用户自己准备模型文件,此处仅是举例示意说明,以一个手写数字识别模型为例。 Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py,目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。 图5
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
String 内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。
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可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。 __init__(self, model_path)
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32;
自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch Analyse 迁移分析工具,可以使用工具扫描用户的训练脚本,识别出源码中不支持的torch API和cuda API信息。 包含在cann toolkit中。 分析工具使用指导 精度调优 msprobe
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业,容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。(该功能即将上线) 容错检查详细介绍请参考: 开启容错检查 检测项目与执行条件
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<>=&"'特殊字符。 否 str 表5 Label 属性 描述 是否必填 数据类型 name 标签名称 否 str property 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等 否 str、dic、Placeholder type 标签类型 否 LabelTypeEnum 枚举类型 枚举值 LabelTaskTypeEnum
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更
Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。
Standard Workflow Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
apis定义提供模型对外Restfull api数据定义,用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测时,会自动识别预测类型。 创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测,需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的