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ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力
切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。
物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表8。
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
创建声音分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。
locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。
说明： 训练代码编程语言不限。训练启动文件必须为Python语言。 文件数（含文件、文件夹数量）小于或等于1000个。 文件总大小要小于或等于5GB。
对于一些物体检测，图像分类等模型场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。
- 业务编程语言、框架、版本。 C++/Python/JAVA等。 例如：业务逻辑使用JAVA，推理服务模块使用C++自定义实现推理框架，Python 3.7等。
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.912） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度
主要用于判断待检测物体的堆叠程度，堆叠物体一般对于检测难度较高，可根据实际使用需要添加数据集或不标注部分物体。 按亮度统计框数量的分布 Brightness of Bounding Boxes 横坐标：目标框的图片亮度，值越大表示越亮。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。
增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。
在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。
物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中进行统一管理，即使数据不满足要求，不在此环节出现故障信息。
支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启准入检测，该准入检测也可关闭，以提升拉起真实的GPU/NPU检测任务成功率。 父主题： 功能介绍
1代表图像分类 2代表检测物体的类别和位置 3代表图像语义分割 4代表自然语言处理 5图嵌入 model_precision String 模型精度描述。 model_size Long 模型大小，单位为字节(Byte)。
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