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# 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释,并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun,修改如下: 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf
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Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
communication - retransmission 通信维度,识别通信重传问题,单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度,识别异常内存算子。 dataloader 数据加载维度,异常耗时的数据读取将会导致明显的训练性能劣化。
如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。
图2 添加AppCode 单击使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署案例中创建的在线服务名称,进入在线服务详情页,单击“修改”,进入修改在线服务页面。
ModelArts Standard模型训练案例 表3 自定义算法样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 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。
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 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型版本。
图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 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。
图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 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。
如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,预测API切换域名后,由于内网VPC无法识别公网域名,请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题: 产品变更公告
下表为具体说明: 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall:召回率 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。
图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。
occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡) difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,标注信息请参见 表2 。
difficult String 标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence Double 置信度,数值类型,范围0<=confidence<=1,表示机器标注的置信度。 position Object 标注对象的位置信息,详细请见表5。
如下,第一组配置文件不规范将Host放到最后一行,用户要连的是下面这个Host ModelArts-Note-BmjiN实例,但SSH连到识别的是Host,错误地连到了Host ModelArts-Note-wZc6s这个实例。
表2 predict返回参数说明 参数 描述 返回消息体 输出的参数和值,平台只做转发,不做识别。 父主题: 服务管理