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入新数据。一般此功能常用于不同区域或不同账号下ModelArts的数据迁移，即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注，发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts
析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求 预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集，
菜单栏的“总览”，您可以在“总览>生产概况”区域查看正在收费的作业。根据实际情况进入管理页面，停止并删除实例。例如，Notebook正在计费，请前往“开发空间 > Notebook”页面，将状态为“运行中”的Notebook实例停止并删除。 图1 查看收费作业 ModelArts使用过程中涉及到的具体收费项如下：
OBS桶。 在“区域”列可查看创建的OBS桶的所在区域，如图1所示。 图1 OBS桶所在区域 查看ModelArts所在区域。 登录ModelArts控制台，在控制台左上角可查看ModelArts所在区域。 比对您创建的OBS桶所在区域与ModelArts所在区域是否一致。务必保
这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。
String 文件名称。 source Object 数据源信息，详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的m
可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “desc”为递减排序，默认为“desc”。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如参数名称。默认为空。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean
文本分类的数据标注 在“标注对象列表”中选中待标注文本，然后单击“标签集”区域中不同标签进行标注。 一个文本对象只能添加一个标签。 确认文件标签后，单击右下方“保存当前页”，完成标注。 当“标注对象列表”内容较多时，其区域下方将呈现翻页，请务必在本页完成标注后，单击“保存当前页”保存后再
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 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的
仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS）的Qwen2-7B模型框架，创建并部署一个
权限。 更多需要配置的云服务权限请参见表1，比如SWR等，重复操作此步骤。 再单击“下一步”，设置最小授权范围。单击“指定区域项目资源”，勾选待授权使用的区域，单击“确定”。 提示授权成功，查看授权信息，单击“完成”。此处的授权生效需要15-30分钟。 创建子用户账号。在IAM左
WR等，重复操作此步骤。 再单击“下一步”，设置最小授权范围。单击“指定区域项目资源”，勾选待授权使用的区域，单击“确定”。 本示例以只允许用户使用“华南-广州”Region的服务为例。 图2 选择授权的区域范围 提示授权成功，查看授权信息，单击“完成”。此处的授权生效需要15-30分钟。
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否
选择“form-data”。在“KEY”值填写模型的入参，和在线服务的输入参数对应，比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值，选择文件，上传一张待预测图片（当前仅支持单张图片预测），如图4所示。 图4 填写Body 文本输入 选择“raw”，选择JSON(appl
Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。
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