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</ref> <box> </box>。 对于带图像输入的内容可表示为Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1)
AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库,是一个独立可用的模型。即使AOE知识库删除,不影响该mindir的性能。可以备份这个模型优化产生的知识库,以后需要的话再使用。 父主题: 性能调优
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在CPU和Ascend上的实现方法存在差异(硬件结构不同),后者在运算此类算子时涉及到数组的重排,性能较差; 模型的部分算子在昇腾上不支持,或者存在Transpose操作,会导致模型切分为多个子图,整体的推理耗时随着子图数量的增多而增长; 模型没有真正的调用昇腾后端,而是自动切换
为什么通过Manifest文件导入失败? 问题现象 针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。
成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,
下载方式:选择“ModelArts数据集”。 图1 下载数据集 目标区域:华北-北京四。 数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且
发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测,由
查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议(Internet Control Message Protocol)的网络诊断工具,利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向
框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是,如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时,请根据runtime的后缀信息选择,当runtime中未包含cpu或gpu信息时,请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。
如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。
团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler,比如10000
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 问题现象 以Chrome浏览器为例,同一张图片,第一次标注时,右上角弹窗提示标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列
在数据标注页面,单击右侧的“标签管理”,在标签管理页,显示全部标签的信息。 修改标签:单击操作列的“修改”按钮,在弹出的对话框中输入修改后的标签名、选择修改后的快捷键,然后单击“确定”完成修改。修改后,之前添加了此标签的音频,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列的“删除”按钮,
录结构是什么样的? 问题现象 创建AI应用时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会拷贝到镜像中去。拷贝进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入AI应用时,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值
数据源信息,详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的mask文件的云存储路径,目前只支持PNG格式。 voc_objects
传”按钮上传示例图片,然后单击“预测”。 预测完成后,预测结果显示区域将展示预测结果,根据预测结果内容,可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模
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,单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用
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,单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用