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单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。
objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name 否 String 标签名称。 property 否 LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下:
以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统,提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
查询资源池列表 功能介绍 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表。 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}/pools
过迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间将资源池移动到对应的工作空间下。 专属资源池可通过标签来进行管理,具体可参见使用TMS标签实现资源分组管理管理专属资源池标签。 当不再需要使用专属资源池时,您可参考释放Standard专属资源池和删除网络删除专属资源池。 父主题:
Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹?
修改Workflow名称和标签。 在标签框中输入相应的标签后,单击“新增标签”,新生成的标签会展示在标签行的下方,您可以同时增加多个标签。标签增加完成后,单击“确定”,标签即可生成。 图3 新增标签 生成了标签的Workflow,支持在搜索框中按照标签筛选对应的Workflow。
Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程
行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐
详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面,在服务部署节点,单击“实例详情”进入“在线服务”界面,在“预测”页签的“预测代码”区域,输入调试代码。
详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面,选择目标项目,进入“模型部署”界面,选择状态为“运行中”的服务版本,在“服务
详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面,选择服务部署节点,单击实例详情,进入“模型部署”界面,选择状态为“运行中”的
单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习
多模态 什么是多模态 多模态(Multimodality)是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说,在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
提交工单申请提升配额 更多信息,请参见创建专属资源池。 Standard标签 1个训练作业、Notebook实例或在线服务任务最多支持20个标签配额。 否 更多信息,请参见标签。 功能限制 表3 功能约束与限制 功能 使用限制 Standard专属资源池 单次创建Standard
本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域,在弹出的标签文本框中,直接输入新的标签名。如果已存在标签,从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。 图7 添加物体检测标签 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标注信息,在弹框中单击“确定”保存当前标
String 文本分类的标签类型。可选值如下: 0:标签和文本分离,以固定后缀“_result”区分。如:文本文件是“abc.txt”,标签文件是“abc_result.txt”。 1:默认值,标签和文本在一个文件内,以分隔符分离。文本与标签,标签与标签之间的分隔符可通过text
1.使用json格式输出{"分类1":"中文标签","分类2":"英文标签"} 2.中文标签共15个,可选标签如下:民生、文化、娱乐、体育、财经、房产、汽车、教育、科技、旅游、国际、证券、农业、电竞等 3.英文标签共15个,可选标签如下:news_story、news_cult