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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。
文生视频模型训练推理 CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch
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。
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
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
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业 云上AI开发总结 操作指导 02:29 云上AI开发总结
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
查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果 获取某个超参敏感度分析图像的路径 提前终止自动化搜索作业的某个trial 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 创建训练作业标签
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
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。
获取超参敏感度分析结果 功能介绍 获取超参敏感度分析结果的汇总表。 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}/trai
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 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
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
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
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
授权管理 查看授权列表 配置授权 删除授权 创建ModelArts委托
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