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获取某个超参敏感度分析图像的路径 功能介绍 获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 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
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。 调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集
迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题: 常见问题
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
如何将某些图片划分到验证集或者训练集? 目前只能指定切分比例,随机将样本划分到训练集或者验证集,不支持指定。 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
ModelArts标注数据丢失,看不到标注过的图片的标签 原因是删除了默认的标注作业,导致标签被删除。 父主题: Standard数据管理
同一个账户,图片展示角度不同是为什么? 有的图片存在旋转角度等属性,不同的浏览器的处理策略不同,对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last,L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级
使用数据处理的数据扩增功能后,新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注,图像分类暂不支持。 父主题: Standard数据管理
使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。
通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1.8 CPU
specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比,分配到此模型的流量权重;仅当infer_type为real-time时需要配置,多个权重相加必须等于100。
标签 - ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务(例如:创建Notebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。
ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务(例如:创建Notebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。
表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1.8 CPU
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
5.1,3.5,1.4,0.2 4.9,3.0,1.4,0.2 4.7,3.2,1.3,0.2 根据定义好的映射关系,最终推理请求样例如下所示,与在线服务使用的格式类似: { "data": { "req_data": [{ "input_1": 5.1, "input