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什么是图像分类和物体检测? 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景,适合图
地盘数据可以保留。 - 重部署:通过更换为新服务器实现修复,修复耗时较短,本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作,请确保相关实例业务已离线。如果云服务器上的业务不可停止,请勿修复,并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式,实例会立即关机并迁移到新服务器,本地盘数据会被清空,请提前做好业务迁移和数据备份。
实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务(OBS)的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签:图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有:
名_result.txt”。例如:IMG_20180919_115016.jpg_result.txt。 当输入为音频时,每个音频输出一个结果,输出结果格式为“音频名_result.txt”。例如:1-36929-A-47.wav_result.txt。 当输入为表格数据时,输出结果格式为“表格名_result
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能,如果训练作业运行失败,ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导(6.3.909) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档
Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
AI CPU算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题,导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行,没有充分利用AI CORE的资源,从而导致计算性能较差,影响训练速度。部分场景下,可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子,从而提升训练性能。 当前对AICPU算子识别到的调优方式主要包含两种:
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
欠费说明 用户在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源的正常运行,请及时充值。 欠费原因 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
MA-Advisor和Ascend-Insigh工具使用指导 MA-Advisor:一款昇腾迁移性能问题自动诊断工具,支持对推理、训练等多种场景进行自动诊断。自动诊断工具可以有效减少人工分析profiling的耗时,降低性能调优的门槛,帮助客户快速识别性能瓶颈点并完成性能优化。推
manifest文件格式) 使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径,然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
从Manifest文件导入规范说明 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。此导入方式是指导入数据集时,使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时,可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时,需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查: 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在,您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一(推
从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式,比如压缩包、excel文件等会被忽略,支持格式详情: 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
ModelArts数据管理支持哪些格式? 不同类型的数据集支持不同的功能。 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持
vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 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#o