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故障检测:通过os-node-agent插件在系统内周期性巡检故障特征,及时发现节点故障。 指标采集:通过os-node-agent插件采集GPU/NPU利用率指标等重要的观测数据,上报到租户侧AOM。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类,键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。
、数学推理、对话问答 英文 通义千问2.5 文本生成 多语言处理、数学推理、对话问答 中文、英文 DeepseekCoder 文本生成 对话问答、文本推理 中文、英文 通义千问2-VL 图像理解 图像理解、对话问答 中文、英文 参数配置完成后,单击“创建”,创建自定义模型。
常见的模型算法有image_classification(图像分类)、object_detection(物体检测)、predict_analysis(预测分析)等。 model_type 是 String 模型AI引擎,表明模型使用的计算框架,支持常用AI框架和“Image”。
导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类,键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
因系统无法核实代码逻辑且检测存在周期性,卡死检测存在一定的误报概率,开启开关即表示接受误报率。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续作业卡死重启3次。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启信息,在训练作业详情页可以查看故障恢复详情,具体请参见训练作业重调度。
WebSocket的客户端可以往服务端发送数据,客户端有不同的实现,同一种语言也存在不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。
对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类,键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 参数类型 描述 name String 数据集的名称。
导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Language 否 String 语言。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total String 总条数。 limit String 最大显示条数。
将下载好的人脸检测预训练模型修改名字为s3fd.pth,上传到/home/ma-user/Wav2Lip/face_detection/detection/sfd/s3fd.pth目录。 下载LRS2数据集。
不同类型的标注作业,标注方式不同,详细请参见: 标注图片(图像分类) 标注图片(物体检测) 标注文本(文本分类) 标注文本(命名实体) 标注文本(文本三元组) 标注音频(语音分割) 在标注页面中,每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过
可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 SearchProp 参数 是否必选 参数类型 描述
文件上传成功后,单击“预测”即可进行服务的预测,如图4所示,输出标签名称,以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。
准备MaaS资源 2 模型创建 在ModelArts Studio大模型即服务平台的“模型广场”中选择大模型模板后,需要先创建自定义大模型,才能进行模型训练和推理,才能获得更适合特定领域或任务的大语言模型。
type=host_endpoints 方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。
type=host_endpoints 方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。
可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 SearchProp 参数 参数类型 描述 op String
分钟 自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规格训练时长(单张Pnt1单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。