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查询处理任务列表 功能介绍 查询处理任务列表,包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指
[Errno {'status': 404, ......}] file or directoryor bucket not found. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified key does not exist。 用户OBS权限不足。
都不收费。具体如下: 数据集:在ModelArts数据管理中创建数据集时,不收费。 数据标注:在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时,不收费。 数据处理:在ModelArts数据管理中创建数据清洗、数据校验、数据选择和数据增强的数据处理任务时,不收费。 但是存储到
场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat
提供基于样本和标注结果进行特征分析,帮助用户整体了解数据的质量。 提升用户数据准备的效率。 提供数据版本管理能力,帮助用户提升数据管理的效率。 提供数据校验、数据选择、数据清洗等多种数据处理算子,帮助用户快速处理数据。 提供交互式标注、智能标注等能力,提升用户数据标注的效率。
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
的自动诊断: 推理场景下的子图数据调优分析,给出对应融合算子的调优建议。 推理、训练场景下对Profiling timeline单卡数据进行调优分析,给出相关亲和API替换的调优建议。 推理、训练场景下对Profiling单卡数据进行调优分析,给出AICPU相关调优建议。 推理、
xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下: true:执行完智能标注后,将待确认结果同步至团队成员。 false:不同步智能标注结果(默认值)。 workforces_config 否 WorkforcesConfig
你能告诉我一些关于人工智能的信息吗?\n### Assistant: 可以!人工智能(AI)是指让计算机或机器模拟、扩展和辅助人类智能的技术。它可以帮助人们完成各种任务,如数据分析、自然语言处理、图像识别等。人工智能的发展可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指在特定领域内表现出"}
自动同步给标注人员。 “团队标注的图片自动加载智能标注结果”:根据需要选择是否将任务中智能标注待确认的结果自动同步给标注人员。 团队标注加载智能标注结果的处理步骤: 如果类型选择"指定标注团队",需要先创建团队标注任务,然后执行智能标注任务。 如果类型选择"指定标注管理员",在“
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,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。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。
"msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志,分析报错原因。 图2 报错日志 从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提
创建数据集导出任务 查询数据集导出任务的状态 同步数据集 查询数据集同步任务的状态 查询智能标注的样本列表 查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务
Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型的输入,通过benchmark
社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统: 根据用户的阅读偏好和历史行为,智能推荐相关新闻,增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具: 为分析师提供自动分类的新闻数据,便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备
for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
analysis_cache_path String 特征分析的缓存路径。 analysis_status Integer 特征分析任务的当前状态。可选值如下: 0:初始化 1:运行中 2:完成 3:失败 analysis_task_id String 特征分析的任务ID。 annotated_sample_count