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Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该名称的工作流已存在时,则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run()
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。
依次单击需要复核的图片,在标注页面拖动图片的标注框,即可重新完成标注。(修改后的图片会带有“已修改”的信息。) 您也可以选中需要删除标签的图片,单击右上方的,删除原始的标注信息。(删除后的图片会带有“已删除”的信息) 图10 已修改 图11 已删除 您也可以对当前已标注的图片标签信息进行修改。
在位置,一帧对应的画面可添加多个标签。 支持的标注框与“物体检测”类型一致,详细描述请参见物体检测章节的表2。 图2 视频标注 上一帧对应的画面标注完成后,在进度条处单击播放按钮继续播放,在需要标注处暂停,然后重复执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”,在“
在“未标注”页签添加:单击页面中标签集右侧的加号,然后在弹出的“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图5 添加标签(1) 在“已标注”页签添加:单击页面中标签集右侧的加号,然后在弹出的“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图6 添加标签(2)
方式二(新增标签):在“标签”下方的文本框中,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中输入新的标签名称,然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明:为标签
在“标注团队”管理页面,单击“添加团队”。 在弹出的“添加团队”对话框中,填写团队“名称”和“描述”,然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后,“标注团队”管理页面呈现新添加的团队,在页面右侧区域,可以查看团队详情。新添加的团队,其成员列表为空,请参考添加成员操作,为您的团队添加成员。 添加成员
修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
支持单机多卡、多机多卡的分布式训练,有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复,包含硬件故障与作业卡死故障,并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复,提供容错与恢复能力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于
由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集,用户
收报告”,即可在弹出的“验收报告”对话框中查看详情。 图11 查看验收报告 删除标注任务 验收结束后,针对不再使用的标注任务,您可单击任务所在行的删除。任务删除后,未验收的标注详情将丢失,请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题:
标注结果符合平台定义的标准标注格式,系统将进行难例筛选,该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的AI应用”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标AI应用的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。您的模型导入参见创建AI应用。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI
果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中,单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中,展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史 父主题: 通过智能标注方式标注数据
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
功能咨询 ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的,对模型权重进行学习调整。从而针对特定任务达到预期效果。 微调训练与预训练任务的区别主要包括: 使用的数据不同,微调使用的是指令数据集,在处理数据集时需要将--handler-name
旧版数据集中的数据是否会被清理? 旧版数据集中创建的数据不会被清理,旧版数据集中会自动关联一个数据标注任务。 但是在新版数据集中创建的数据,在旧版的数据集列表不会展示。 父主题: Standard数据管理
什么是ModelArts ModelArts与其他服务的关系 ModelArts与DLS服务的区别? 如何购买或开通ModelArts? 支持哪些型号的Ascend芯片? 如何获取访问密钥? 如何上传数据至OBS? 提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决? 使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决?
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python:指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口(mox.file)。 mox.file:指MoXing框架中用于文件操作的接口,其与python接口一一对应关系。 tf