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详细请参见: 标注图片(图像分类) 标注图片(物体检测) 标注文本(文本分类) 标注文本(命名实体) 标注文本(文本三元组) 标注音频(语音分割) 在标注页面中,每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信息。请及时关注管理员驳回以及待修正的图片。
能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否
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于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
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于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品,模型对预测图片有一定范围和要求,不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 步骤5:清理资源 体验结束后,建
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪,只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下: true:对图片进行裁剪 false:不对图片进行裁剪(默认值) crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
our 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。如果是本地图片,容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。 messages的样例如下: # body参考 # 图片存放本地示例 { "messages": [
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
csv。 --height: 图片长度(分辨率相关参数)。 --width: 图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度(分辨率相关参数)。 --width: 图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
服务部署成功 步骤四:预测结果 在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 图8 预测样例图 图9 预测结果 当预测界面显示出预测结果时,表示预测功能正常。此时您已经顺利完成本
bird"}' 执行成功显示: 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183,可以访问前端页面,通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮
准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法)。 准备一个图片类型的数据集,请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载(例如:8类常见生活垃圾图片数据集)。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录
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
/edge。默认为real-time。 real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web Serv
批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足 问题现象 输入输出目录不存在,报如下错误 "error_code": "ModelArts.3551", "error_msg": "OBS path xxxx does not exist." 当访问目录权限不足时,报如下错误 "error_code":
模型部署完成后,“服务部署”节点,单击“实例详情”按钮,进入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
bird"}' 执行成功显示: 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183,可以访问前端页面,通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。