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如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建AI模型,详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。
样例 镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。 从0制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) PyTorch
已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
bandwidth contention 通信维度,识别计算和通信相互掩盖,可能会抢占通信带宽。 communication - retransmission 通信维度,识别通信重传问题,单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度,识别异常内存算子。 dataloader 数据加载
人工标注 对于不同类型的数据,用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型
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类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
断(0表示完整)。 occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡) difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,标注信息请参见
Files按钮,打开文件上传窗口,选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络
标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集,用户可以选择不同的标注任务,当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
如下,第一组配置文件不规范将Host放到最后一行,用户要连的是下面这个Host ModelArts-Note-BmjiN实例,但SSH连到识别的是Host,错误地连到了Host ModelArts-Note-wZc6s这个实例。 按ssh-config的标准写法更新配置,Host
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例,介绍从AI Gallery订阅模型,一键部署到ModelArts Standard,并进行在线推理预测的体验过程。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
提供18+数据增强算子,帮助用户扩增数据,增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。
更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,预测API切换域名后,由于内网VPC无法识别公网域名,请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题: 产品变更公告
单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。