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分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
调用启动智能任务接口给图像分类的数据集创建一个智能标注任务。 调用获取智能任务的信息接口根据智能标注的任务ID查询任务详情。 待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。
业务代码问题 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed
启动智能任务 功能介绍 启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的
获取智能任务的信息 功能介绍 获取智能任务的详细信息，支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK
停止智能任务 功能介绍 停止智能任务，支持停止“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来停止某个具体任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。
在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。 智能标注后，确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后，确认难例 “智能标注”任务执行过程中，ModelArts将自动识别难例，并完成标注。当智能标注结束后，难例标注结果将呈现在
查询单个智能标注样本的信息 功能介绍 查询单个智能标注样本的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
查询智能标注的样本列表 功能介绍 查询数据集中智能标注的样本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类
注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web
复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型，ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型，且保证了较优的精度和性能。如果用户业务同样使用这些开源模型，建议直接使用ModelArts提供的
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 表1 通用的推理业务及LLM推理业务迁移评估表 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。
在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗？ 智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。 父主题： Standard数据准备
实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径 推理业务昇腾迁移整体分为七个大的步骤，并以完整工具链覆盖全链路： 迁移评估：针对迁移可行性、工作量，以及可能的性能收益进行大致的预估。
PI，搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，升级智能对话解决方案，含智能客服、数字人。 Dify：支持自部署的应用构建开源解决方案，用于Agent编排、自定义工作流。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。
本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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