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在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据准备
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。
在服务部署节点单击“实例详情”直接跳转进入在线服务详情页,或者在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,选择“预测”页签。
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么? 模型部署成在线服务后,用户可以获取API接口用于访问推理。
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。
物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
图2 物体检测 父主题: Standard自动学习
父主题: 使用自动学习实现物体检测
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
父主题: 使用自动学习实现物体检测
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时,自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务,提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。
约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置,作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死。如需检测到卡死后发送通知(短信、邮件等)请在作业创建页面配置事件通知。
is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 内存不足如何处理?
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业,训练失败报错label_map.pbtxt cannot
在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时,可通过增加一个自定义的环境变量参数,触发服务重启。
查看在线服务详情 当模型部署为在线服务成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。
ModelArts服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描,能快速发现漏洞并能及时修复。 ModelArts服务通过统一的安全管控平台对云上资源进行安全运维。 ModelArts服务部署了态势感知服务,以感知攻击现状,还原攻击历史,同时及时发现合规风险,对威胁告警及时响应。