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创建图像分类数据集并进行标注任务 本节通过调用一系列API,以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用
swr_location. 请删除模型配置文件config.json中的swr_location字段后重试。 异常 自定义镜像健康检查接口必须是xxx。 The health check url of custom image model must be %s. 请修改自定义镜像健康检查接口后重试。
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
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其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 “X-auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码为“200”,响应Body如下所示: { "current": 0, "data": [ {
["trainjob"]}]) print(job_list) 参数说明 表1 get_job_list请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量,最小为0。例如设置为1,则表示从第二条开始查。
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
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其中说话的声音还可以标注为不同人的声音。单击“新建标签类别”可添加多个标签类别,一个标签类别可以包含多个标签。“标签类别”和“标签名”只能是中文、字母、数字、英文句号、下划线或中划线组成的合法字符串。长度为1~256字符。 设置标签类别:在“标签类别”输入标签类别的名称。 设置标签名称:在“标签名”输入标签名称。
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析
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classfication 1.0:文本和标注分离,文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件,并且以行数进行对应,如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如,标注对象“COMMENTS_20180919_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好,反应速度很快,不知道以后怎样
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自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过